一种基于支持向量机的岩体冲击地压声发射预测方法

摘要

本发明属于采矿安全领域，涉及一种基于支持向量机的岩体冲击地压声发射预测方法，发明以SVM回归预测为手段，在试验研究分析的基础上，选定能量释放值作为预测岩体冲击地压的判断指标，用冲击倾向物理力学参数和声发射信号特征参数作为评判冲击地压的影响因子，并根据这些指标参数提取样本数据生成SVM输入向量；SVM预测模型的构建中选择高斯径向基函数(RBF)作为SVM的核函数，运用K-CV交叉验证算法优化选取最佳惩罚参数C和核函数参数g；进一步地将模糊信息粒化数据处理方法运用到支持向量机的回归预测中，可以实现冲击地压预测目标值的变化趋势和变化空间的预测。

主权项

基于支持向量机的岩体冲击地压声发射预测方法，其特征包括：S1：冲击地压评价指标的研究，评价指标包括岩体冲击倾向物理力学参数和声发射信号特征参数；S2：SVM回归预测模型的建立，采用高斯径向基函数作为SVM的核函数，运用K‑CV交叉验证算法优化选取惩罚参数C和核函数参数g；S3：模糊信息粒化数据处理，用模糊信息粒化方法对原始数据中的预测目标值进行模糊信息粒化处理，进而对每个信息粒进行SVM训练，获得多个粒化参数的决策函数，最终得出预测目标的变化趋势和变化空间。