【摘 要】
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联合采用主成分分析法、遗传算法、最小二乘支持向量回归算法对工作面涌水量进行定量预测,建立基于主成分分析-遗传-最小二乘支持向量回归(PCA-GA-LSSVR)模型进行工作面涌水
【机 构】
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山东科技大学矿业与安全工程学院,矿山灾害预防与控制国家重点实验室(培育基地),
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联合采用主成分分析法、遗传算法、最小二乘支持向量回归算法对工作面涌水量进行定量预测,建立基于主成分分析-遗传-最小二乘支持向量回归(PCA-GA-LSSVR)模型进行工作面涌水量预测,避免了变量间相互干扰,简化变量个数,提高了计算速度和精度。
The PCA-GA-LSSVR model was used to carry out quantitative prediction of water inflow on the working face by using principal component analysis, genetic algorithm and least square support vector regression (RS-SVM) Surface flooding prediction, to avoid the mutual interference between variables, simplifying the number of variables, improve the calculation speed and accuracy.
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