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题名基于LS-SVR岩石爆破块度预测
被引量：12
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作者
史秀志
王洋
黄丹
史采星
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机构
中南大学资源与安全工程学院
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出处
《爆破》
CSCD
北大核心
2016年第3期36-40,共5页
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基金
国家科技支撑计划项目(2013BAB02B05)
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文摘
为了准确预测小样本条件下露天矿山岩石的爆破块度,并得到小样本条件下预测露天矿山爆破块度的有效方法,借助最小二乘支持向量机工具(LS-SVMlab)构建基于最小二乘支持向量机回归(LS-SVR)预测模型并合理优化模型参数。分别使用15组露天矿山爆破数据和35组爆破数据作为小样本容量和正常样本容量,对模型的预测精度进行检验。结果表明:两种样本容量下LS-SVR预测模型的预测结果精度都比同样本容量下人工神经网络(ANN)回归预测的结果精度更高,说明所提出的LS-SVR模型适用于预测露天矿山爆破块度,并且在小样本条件下更具优势。
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关键词
支持向量机
最小二乘支持向量机回归
ls-SVMlab
岩石块度
小样本预测
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Keywords
support vector machines
least squares support vector machines regression
ls-svmiab
rock flagmentation
prediction with few observations
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分类号
TD235
[矿业工程—矿井建设]
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题名基于LS-SVM的矿用异步电机定子故障诊断
被引量：1
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作者
陈茂树
朱新颖
刘英群
侯庆雷
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机构
国网枣庄供电公司
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出处
《煤矿机械》
北大核心
2013年第12期264-267,共4页
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文摘
针对矿用异步电机定子匝间短路故障,提出了一种故障诊断的方法,该方法结合了小波包熵和最小二乘支持向量机,通过样本误差来选择贡献量比较大的样本,同时又顾及到其它样本的一些属性,再通过最小二乘支持向量机来进行训练,能够保证算法的精度和推广的能力,加快训练速度。此方法具有鲁棒性和快速性,同时它也会削弱部分干扰样本的影响,从而减少误差的概率。通过实验方法结果显示,所提出的方法有效可行。
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关键词
ls—SVMlab
故障诊断
支持向量机
小波包
熵特征提取
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Keywords
ls-svmiab
fault diagnosis
support vector machine
wavelet packet
entropy featureextraction
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分类号
TM307.1
[电气工程—电机]
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