【摘 要】
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针对传统煤矿开采沉陷预测方法存在精度低以及稳定性差等问题,提出了一种基于机器学习的煤矿开采沉陷预测模型.首先分析了应用于煤矿开采沉陷预测模型中的支持向量机(SVM)算
【机 构】
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福建船政交通职业学院,福州,350007
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针对传统煤矿开采沉陷预测方法存在精度低以及稳定性差等问题,提出了一种基于机器学习的煤矿开采沉陷预测模型.首先分析了应用于煤矿开采沉陷预测模型中的支持向量机(SVM)算法基本原理,然后采用遗传算法(GA)对支持向量机算法进行改进优化,进而构建GASVM煤矿开采沉陷预测模型.以某实际煤矿开采为例,对其进行了沉陷预测,预测结果和传统的BP神经网络算法、实测结果进行了对比分析.结果表明,所提的机器学习预测模型具有更高的沉陷预测精度和可靠性.
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