摘要
将遗传算法(GA)与支持向量机(SVM)相结合,采用GA算法优化SVM变量因子,通过对条带开采地表下沉系数的主要影响因素进行分析,建立了基于GA-SVM的条带开采地表下沉系数预测模型,解决了条带开采下沉系数预测误差较大的问题。
Combined with genetic algorithm（GA） and support vector machine（SVM）,optimization of SVM variables by GA algorithm, a prediction model of surface subsidence coefficient based on GA-SVM is established through analysis of the main influencing factors of the surface subsidence coefficient in the strip mining to solves the problem that the prediction error is bigger.
出处
《煤炭技术》
CAS
北大核心
2016年第5期89-91,共3页
Coal Technology
关键词
遗传算法
支持向量机
条带开采
下沉系数
genetic algorithm
support vector machine
strip mining
surface subsidence coefficient
