聂百胜，戴林超，颜爱华，杨华
出版日期:2010-06-20
发布日期:2010-06-25
基金资助:
Online:2010-06-20
Published:2010-06-25
摘要： 为了对煤层瓦斯含量进行准确预测,应用支持向量回归机(SVR)理论建立煤层瓦斯含量预测模型,结合现场实测数据利用支持向量机(SVM)工具箱进行模型的求解及预测,并从均方根误差、希尔不等系数和平均绝对百分误差3个不同误差指标与人工神经网络预测模型进行比较分析.研究结果表明:SVR模型其预测精度及可行性高于神经网络模型,而且运算快,实时性较好,用于煤层瓦斯含量的预测较理想,具有良好的应用前景,可以为煤矿瓦斯防治提供理论依据.
中图分类号:
聂百胜，戴林超，颜爱华，杨华. 基于支持向量回归机的煤层瓦斯含量预测研究[J]. 中国安全科学学报.
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