金属矿采空区危险性判别的PCA-SVM模型研究

来源期刊：矿冶工程2014年第4期

论文作者：刘志祥 郭虎强 兰明

文章页码：16 - 19

关键词：采空区;危险性判别;主成分分析;支持向量机;

摘    要：为了有效合理地判别金属矿采空区的危险性,引入主成分分析法（PCA）及支持向量机（SVM）,建立了PCA-SVM判别模型。搜集国内金属矿40组采空区失稳资料,首先利用主成分分析法对采空区失稳因素进行降维处理,消除各因素之间的冗余,获取样本集主要信息。然后利用支持向量机对保留的主成分数据进行建模,并引入遗传算法对SVM模型参数进行优化,改善SVM模型的判别效果。对判别模型进行训练及检验,结果表明,该模型对训练样本和检验样本的判别精度分别达到100%及90%。最后将该模型运用于工程实际中,其判别结果与实际情况相符,表明该模型在工程实际中具有一定的应用价值。