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Estimating coal reserves using a support vector machine

Journal of China University of Mining and Technology 2008年第1期18卷 103-106页

作者： LIU Wen-kai WANG Rui-fang ZHENG Xiao-juan Jiaozuo Teacher＇s College Jiaozuo Henan 454000 China Department of Surveying Engineering Henan Polytechnic University Jiaozuo Henan 454000 China

The basic principles of the Support Vector Machine (SVM) are introduced in this paper. A specific process to establish an SVM prediction model is given. To improve the precision of coal reserve estimation, a support vector machine method, based on statistical learning theory, is put forward. The SVM model was trained and tested by using the existing exploration and exploitation data of Chencun mine of Yima bureau’s as the input data. Then coal reserves within a particular region were calculated. These calculated results and the actual results of the exploration block were compared. The maximum relative error was 10.85%, within the scope of acceptable error limits. The results show that the SVM coal reserve calculation method is reliable. This method is simple, practical and valuable.

关键词： support vector machine statistical learning theory coal reserve

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