本文主要研究内容
作者李鑫灵,袁梅,敖选俊,隆能增,张平,许石青（2019）在《PCA-SVM模型在煤层瓦斯涌出量预测中的应用》一文中研究指出：针对煤层瓦斯涌出量影响因素众多且各因素间呈复杂非线性的特点,文章利用主成分分析法(PCA)和支持向量机(SVM)的理论基础,构建了PCA-SVM的煤层瓦斯涌出量预测模型,该模型利用SPSS20.0软件中的主成分分析模块对影响煤层瓦斯涌出量的12个因素进行降维,提取其中3个最能反映原始数据本质特征的主成分因子,再将主成分因子的前25组数据作为训练集,后10组数据作为测试集,借助MATLAB中的LIBSVM工具箱进行支持向量机预测,最后将PCA-SVM、SVM及使用较为广泛的多元线性回归3种方法的瓦斯涌出量预测结果进行对比,预测结果表明PCA-SVM模型在预测精度、稳定性方面都优于其他两种预测方法,更适合煤层瓦斯涌出量的预测。
Abstract
zhen dui mei ceng wa si chong chu liang ying xiang yin su zhong duo ju ge yin su jian cheng fu za fei xian xing de te dian ,wen zhang li yong zhu cheng fen fen xi fa (PCA)he zhi chi xiang liang ji (SVM)de li lun ji chu ,gou jian le PCA-SVMde mei ceng wa si chong chu liang yu ce mo xing ,gai mo xing li yong SPSS20.0ruan jian zhong de zhu cheng fen fen xi mo kuai dui ying xiang mei ceng wa si chong chu liang de 12ge yin su jin hang jiang wei ,di qu ji zhong 3ge zui neng fan ying yuan shi shu ju ben zhi te zheng de zhu cheng fen yin zi ,zai jiang zhu cheng fen yin zi de qian 25zu shu ju zuo wei xun lian ji ,hou 10zu shu ju zuo wei ce shi ji ,jie zhu MATLABzhong de LIBSVMgong ju xiang jin hang zhi chi xiang liang ji yu ce ,zui hou jiang PCA-SVM、SVMji shi yong jiao wei an fan de duo yuan xian xing hui gui 3chong fang fa de wa si chong chu liang yu ce jie guo jin hang dui bi ,yu ce jie guo biao ming PCA-SVMmo xing zai yu ce jing du 、wen ding xing fang mian dou you yu ji ta liang chong yu ce fang fa ,geng kuo ge mei ceng wa si chong chu liang de yu ce 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自工业安全与环保的李鑫灵,袁梅,敖选俊,隆能增,张平,许石青，发表于刊物工业安全与环保2019年10期论文，是一篇关于煤层瓦斯涌出量论文,主成分分析论文,支持向量机论文,预测论文,工业安全与环保2019年10期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自工业安全与环保2019年10期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：煤层瓦斯涌出量论文; 主成分分析论文; 支持向量机论文; 预测论文; 工业安全与环保2019年10期论文;