支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究

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1、分类号：O221.2密级：公开UDC：单位代码：10424学位论文支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究朱耿峰申请学位级别：硕士学位专业名称：计算数学指导教师姓名：贺国平职称：教授山东科技大学二零一零年五月论文题目：支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究作者姓名：朱耿峰入学时间：2007年9月专业名称：计算数学研究方向：现代计算理论指导教师：贺国平职称：教授论文提交日期：2010年5月论文答辩日期：2010年6月14日授予学位日期：SUPPORTVECTORMACHINEANDITSAPPL

2、ICATIONINBURSTPREDICTIONMODELADissertationsubmittedinfulfillmentoftherequirementsofthedegreeofMASTEROFSCIENCEfromShandongUniversityofScienceandTechnologybyZhuGengfengSupervisor:ProfessorHeGuopingCollegeofInformationScienceandTechnologyMay2010声明本人呈交给山东科技大学的这篇硕士学位

3、论文，除了所列参考文献和世所公认的文献外，全部是本人在导师指导下的研究成果。该论文资料尚没有呈交于其它任何学术机关作鉴定。硕士生签名：日期：AFFIRMATIONIdeclarethatthisdissertation,submittedinfulfillmentoftherequirementsfortheawardofMasterofScienceinShandongUniversityofScienceandTechnology,iswhollymyownworkunlessreferencedofacknowl

4、edge.Thedocumenthasnotbeensubmittedforqualificationatanyotheracademicinstitute.Signature:Date:山东科技大学硕士学位论文摘要摘要支持向量机（SVM）主要用于解决有限样本学习问题，而且对数据的维数和多变性不敏感，具有较好的分类精度和泛化能力。SVM方法已经被成功用于孤立的手写体识别、文本分类、人脸识别等方面，并显示了巨大的优越性。支持向量机的主要应用是两类问题的分类以及回归，而现实中的许多问题都是多分类问题，如何将SVM扩展，

5、构造性能良好的多值分类方法，一直是SVM研究的热点。冲击地压是一种复杂的非线性动力学现象，是煤矿开采等人工活动诱发的一种地质灾害。现在对于冲击地压的研究有许多的方法，如机制分析、现场试验、声发射、能量理论、强度理论、突变理论、分形理论等，但是由于冲击地压现象的复杂性，对它发生机制的认识还很难深入，因此采用传统的数学、力学很难建立相应的预测模型。特别是现实中的冲击地压的数据还不是很多，那么如何在小样本的情况下提取数据特征，以实现预测模型有较好的推广能力，是一个重要的研究课题。本文采用统计学习理论中最成熟的支持向量机的方法来

6、解决这类问题。随着计算机技术和测试手段的提高，基于现场数据进行冲击地压研究有很好的应用前景，因此预测方法就显得尤为重要。遗传算法和微粒子群方法与支持向量机相结合，既能够充分发挥支持向量机优秀的推广能力，又能够发挥遗传算法和微粒子群算法全局优化性能。该方法既适用于处理小样本，非线性等复杂问题，又避免了支持向量机参数确定困难的问题。冲击地压危险程度分为3级：严重冲击危险区，中等冲击危险区，无冲击危险区。所以研究多分类支持向量机对于预测冲击地压发生等级有着重要的意义。球结构多分类支持向量机对于解决多分类问题有着独特的优势，在此

7、本文提出了一个在不均衡情况下的球结构支持向量机模型，实验表明该方法对于冲击地压有更好的预测效果。关键词：冲击地压遗传算法微粒子群算法球结构多分类支持向量机山东科技大学硕士学位论文摘要ABSTRACTSupportVectorMachine(SVM)isusedtosolvethelimitedsamplelearningproblems,isnotsensitivetothedimensionsofthedataandvariability,andhasbetterclassificationaccuracyandg

8、eneralizationability.SVMmethodhasbeensuccessfullyusedforisolationofhandwritingrecognition,textclassification,facerecognitionandsoon,andhasshowngreatadvantages.