为了精确预测缓倾斜煤层区段煤柱宽度,分析了影响综采工作面的主要因素,并选取了8个关键因子。建立了基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的预测模型,通过对PSO-SVM、网格搜索优化支持向量机(GS-SVM)和遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)三种方法的对比分析,结果显示PSO-SVM方法的预测平均相对误差仅为1.81%,具有较高的预测精度和普适性。该模型能够有效预测缓倾斜煤层区段煤柱宽度,对综采工作面具有重要指导意义。
PSO-SVM预测模型在综采面缓倾斜煤层区段煤柱宽度中的应用
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