粗集与支持向量机联合建模及在开采沉陷预计中的应用

作     者：张安兵 高井祥 刘新侠 李喜盼 ZHANG An-bing;GAO Jing-xiang;LIU Xin-xia;LI Xi-pan

作者机构：中国矿业大学环境与测绘学院江苏徐州220186 河北工程大学资源学院河北邯郸056021 

出 版 物：《西安科技大学学报》 (Journal of Xi’an University of Science and Technology)

年 卷 期：2008年第28卷第4期

页      面：702-706页

学科分类：081901[工学-采矿工程] 0819[工学-矿业工程] 08[工学] 

基　　金：国家自然科基金项目(40774010) 地理空间信息工程国家测绘局重点实验室开放基金(200709) 

主　　题：粗集 支持向量机 沉陷预计 

摘      要：地表沉陷与地质采矿因素之间存在复杂的非线性关系,人们通常采用概率积分法、神经网络等研究沉陷的规律性,但预计效果往往不够理想。本文采用粗集及支持向量机技术对其进行研究,首先应用粗集理论进行了岩移影响因素分析,给出了各影响因素的支持度,然后运用支持向量机预测技术构建了支持向量机预测模型。最后用实例进行了预测分析并与传统方法进行了对比,结论表明,本文建立的模型具有网络运行稳定、精度更高的优点。