基于SVR的煤矿地下水位预测模型

被引：3

作者：

刘太安 ^{[1
]}

张序萍 ^{[1
]}

魏光村 ^{[1
]}

薛欣 ^{[2
]}

机构：

[1] 山东科技大学信息工程系

[2] 泰山学院

来源：

微计算机信息 | 2008年 / 16期

关键词：

支持向量机; 回归算法; 煤矿地下水位; 预测模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TD741 [];

学科分类号：

081903 ;

摘要：

将SVR(Support Vector Regression)回归算法应用于煤矿地下水位预测。基于SVR回归算法分析,筛选了合适的核函数及其参数,提出了基于SVR回归算法的煤矿地下水位预测模型,并根据所选矿区的自然地理和水文地质情况,确定了预测输入因子和输出因子。数值实验表明:预测结果与实际测量结果具有较好的一致性,验证了煤矿地下水位预测模型是有效的,为煤矿地下水位的预测提供了一个新的有效方法。

引用

页码：304 / 306

页数：3

共 10 条

[1] 一种基于SVR的传感器系统故障诊断方法 [J].