基于构造复杂程度的突出区域预测svm模型及其应用

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2、omplexityUsingSVMModelByXunxunHeADissertationSubmittedtoChinaJiliangUniversityInpartialfulfillmentoftherequirementForthedegreeofMasterofEngineeringChinaJiliangUniversityJune,2015*A~~m~~~~m~x~*A~~~m~~~fr~~~I~~-~~*~d···T~~~~~~~~~BW~~*·~~~~8~~~AB~£~~~~M~Mn~•·~~~*~a~~mttA¥~~~~

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4、iBxa:~wJ§J.S.m*~txiJi~)中图分类号TP183学校代码10356UDC62密级公开硕硕硕士士士士学学学学位位位位论论论论文文文文MASTERDISSERTATION基于构造复杂程度的突出区域预测SVM模型及其应用RegionalPredictionofCoalandGasOutburstsBasedonGeologicalComplexityUsingSVMModel作者何旬旬专业领域控制工程校内导师曲方教授校外导师申永旭高工申请学位工程硕士论文类型应用研究二〇一五年六月致谢深深地感谢我的导师曲方教授和申永旭高工。在我攻

5、读硕士学位期间，学习上和生活上都得到了两位导师的热心帮助和关心爱护。先生渊博的学识，严谨的治学态度，对待科研教育认真负责、创新的态度，永远值得我学习；他们缜密的思维以及对待祖国教育事业的献身精神，必将影响我终身，永远激励着我不断前进。感谢质安各位老师和同学，给予我生活上和学习上的关心和热情的帮助。感谢王勃超、李二明、董林翰三位师弟，感谢你们对我的研究工作支持和帮助。感谢室友卢宇晨和潘峰，以及仰中405实验室的全体研究生，感谢你们在读研期间给予我学习和生活上的帮助。并衷心感谢中国矿业大学（北京）的辛学鹏硕士给予的帮助。感谢郁萍华对我的支持和帮

6、助。最后感谢我的父母，感谢你们的默默付出和养育之恩，无论我在何时何地你们都是我最坚强的后盾。再次向所有关心过和帮助过我的老师、同学、家人和朋友表示最诚挚的感谢和最美好的祝福！何旬旬2015年6月基于构造复杂程度的突出区域预测SVM模型及其应用摘要：煤碳是我国最重要、最基础的能源，我国也是产煤最多的国家，与此同时，我国是受煤矿灾害最多最严重的国家。在众多灾害中，最严重的是煤与瓦斯突出。根据我国《防治煤与瓦斯突出规定》的要求，在煤矿开采的各个环节都需要进行煤与瓦斯突出预测。而影响突出的因素众多、机理复杂。支持向量机作为新兴的智能分类技术在解决非

7、线性、小样本数据等问题时有非常好的效果。为此，本文提出运用支持向量机建立分类模型，实现对区域突出危险性的预测。对影响突出的众多因素进行分析，其中地质构造是重要的控制性因素。人们对于地质构造与突出的关系已经有了初步认识，但是它们之间的定量关系尚在探索之中。本文研究构造复杂程度的定量评价，建立了断层、褶曲、倾角等基本构造的定量化描述方法。本文从支持向量机建模的角度考虑，选择了地质、煤质、瓦斯三方面的7个特征指标，以此建立突出区域预测模型。在模型训练过程中，以准确率最佳为目标，通过不断测试确定RBF核函数为该模型的最优核函数，并通过交叉验证法对参

8、数C和g进行了优化选择。最后从安全的角度认可了预测模型的实用价值。本文利用建立的预测模型对某矿井新规划采区进行突出区域预测。对具有突出危险的该煤层区域进行具体分析，选择混合布孔抽