果蝇算法融合SVM的开采沉陷预测模型.pdf

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1、实用技术总第１８３期ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００５－２７９８．２０１４．１１．０１３果蝇算法融合ＳＶＭ的开采沉陷预测模型李生亚（汾西矿业集团中兴煤业，山西交城０３０５０１）摘要：针对目前开采沉陷预计方法的种种缺陷，提出了一种新的预计方法。将果蝇优化算法（ＦＯＡ）与支持向量机（ＳＶＭ）相结合，建立ＦＯＡ－ＳＶＭ预测模型。选取煤层倾角、采厚、平均采深等参数作为模型的输入参数，最大下沉量作为模型的输出参数。选取训练集样本，应用ＦＯＡ对ＳＶＭ的参数进行寻优，确定最佳的ＳＶＭ参数。采用预测集样本对该预测模型进行检验，同时将该模型预测性能

2、与其他预测模型进行对比分析。结果表明：与ＧＡ－ＳＶＭ模型、ＰＳＯ－ＳＶＭ模型和神经网络预测模型相比，该模型具有更高的预测能力和泛化能力，可以较好地实现对开采沉陷的预测。关键词：果蝇优化算法；支持向量机；开采沉陷；预测中图分类号：ＴＤ３２７文献标识码：Ｂ文章编号：１００５?２７９８（２０１４）１１?００３６?０４［９］煤炭作为重要能源，给人类带来了巨大的经济数据进行线性剖析。和社会效益，同时也对地表产生了破坏，引起地表塌设数据样本为（ｘ１，ｙ１），（ｘ２，ｙ２），…（ｘｋ，ｙｋ）∈陷、建筑物破坏和水土流失等一系列生态环境问ＮＮＲ×Ｒ，其中ｘｉ∈

3、Ｒ、ｙｉ∈Ｒ为相应的输入和输出向［１］题。煤炭开采前，对开采沉陷进行预计，采取针量。支持向量机就是采用映射θ将向量ｘ映射到更对性的预防或防护措施，可以控制或减少开采引起高维数的向量空间，从而进行回归分析，其函数为：的底板损害。目前，国内外开采沉陷的预计方法有ｆ（ｘ）＝ωθ（ｘ）＋ｂ（１）［２］［３］［４］概率积分法、典型曲线法、相似材料模拟法、式中：ω、ｂ分别为权值和阀值。［５］［６］数值模拟法和神经网络法等。但这些方法都［１０］应用统计学的相关理论，可以得到支持向量存在自身的缺陷，如概率积分法仅适用于水平和倾机回归表达式：斜煤层充分采动条件

4、下的地表变形计算；典型曲线ｎ１２法是针对某个矿区建立的，不具有普遍适用性；相似Ｒ（ω）＝ｍｉｎ［２‖ω‖＋Ｃｉ∑＝１（ξｉ＋ξｉ）］（２）材料模拟法受实验环境影响明显，且耗费大量人力ｙｉ－ｆ（ｘｉ）≤ε＋ξｉ物力；数值模拟法受参数的选取影响明显，预测结果ｓ．ｔ．ｆ（ｘｉ）－ｙｉ≤ε＋ξｉ存在较大的误差；神经网络法在对模型进行训练时，{ξｉ，ξｉ≥０存在易陷入局部最优解等缺点。支持向量机能够综式中：ξ、ξ为松弛因子；Ｃ、ε分别为核函数参合考虑地表沉陷的多个指标，拥有很好的泛化能力，数。并且该方法具有收敛速度快、预测准确性高和可多［７－８

5、］采用拉格朗日方法求解，可以将上述问题转化次训练等特点。为对偶问题，即：但是，支持向量机的预测能力受参数选择的影１ｎｎ响明显，对于模型参数的优选问题没有得到解决。Ｊ（ａｉ，ａｉ）＝ｍａｘ［∑∑（ａｉ－ａｉ）（ａｉ－ａｊ）Ｋ（ｘｉ，２ｉ＝１ｊ＝１鉴于上述原因，笔者应用果蝇算法对支持向量机的ｎｎ参数Ｃ和ｇ进行优化，建立开采沉陷的预测模型，ｘｊ）＋∑ａｉ（ｙｉ－ε）－∑ａｉ（ｙｉ－ε）］（３）ｉ＝１ｉ＝１对开采沉陷值进行预计。ｎ∑（ａｉ－ａｉ）＝０ｉ＝１ｓ．ｔ．１支持向量机基本理论{Ｃ０≤ａｉ，ａｉ≤支持向量机的根本思想是把维数较低线性

6、不可式中：Ｋ（ｘｉ，ｘｊ）＝［θ（ｘｉ）θ（ｘｊ）］为支持向量机分的数据样本经过某种非线性映射函数将其转换成的核函数；ａｉ，ａｊ为拉格朗日系数。维数较高的数据使其具有可分性，进而对处理后的可得到ＳＶＭ回归函数：收稿日期：２０１４?０５?１３作者简介：李生亚（１９７７－），男，山西榆社人，工程师，从事采矿技术工作。３６２０１４年１１月李生亚：果蝇算法融合ＳＶＭ的开采沉陷预测模型第２３卷第１１期ｎｆ（ｘ）＝∑（ａ－ａ）Ｋ（ｘ，ｘ）＋ｂ（４）值；ｆ（ｘｉｊ）为训练的预测值。ｉｉｉｉ＝１４）搜索果蝇群体中最小的味道浓度。式中：核函数采用径向基函数

7、（ＲＢＦ，ＲａｄｉａｌＢａ２［ｂＦ，ｂＩ］＝ｍｉｎ（Ｆ）（１１）ｓｉｓＦｕｎｃｔｉｏｎ），即：Ｋ（ｘｉ，ｘｊ）＝ｅｘｐ（－ｇ│ｘｉ－ｘｊ│）；式中：ｂＦ、ｂＩ分别为Ｆ的最小值及其位置。ｇ为核函数的宽度。５）果蝇群体向上述浓度最大值处飞去。２果蝇算法优化支持向量机Ｆｂｅｓｔ＝ｂＦ（１２）Ｘ１＝Ｘ（ｂＩ）果蝇算法是根据果蝇觅食行为而演化的一种参{（１３）［１１－１２］Ｙ＝Ｙ（ｂ）１Ｉ数优化的新方法，支持向量机的参数Ｃ和ｇ６）重复步骤２）～４），进行参数寻优，与此同对模型的预测效果影响显著，采用果蝇算法对支持时判别味道浓度是否优于上代的味道浓度，

8、如果是向量机进行优化，优化流程如图１所示，具体步骤如则进行步骤５），否则继续迭代，直至达到指定迭代下：次数Ｎ１时循环结束。３基于ＦＯＡ－ＳＶＭ的开采沉陷预计３．１开