煤炭自燃预测：因子分析与支持向量机的结合应用

"因子分析与支持向量机相结合的煤炭白燃预测 (2014年)" 本文探讨了一种结合因子分析和支持向量机（SVM）方法来预测煤炭自燃的技术，旨在提高预测准确性和效率。煤炭自燃是一个严重的安全问题，需要精确的预测模型来预防可能的损失。该研究选用8个关键指标来评估煤炭自燃的风险，并使用统计分析工具SPSS进行了因子分析。 因子分析是一种统计方法，用于识别变量间潜在的关联结构，减少数据的复杂性。在这项研究中，通过对8个指标进行因子分析，研究人员能够提取出4个主要因子，这些因子能够代表原始数据的大部分信息。这一步骤称为数据降维，有助于简化后续的分析过程，降低计算复杂性，同时保留关键信息。 支持向量机是一种监督学习算法，常用于分类和回归任务，特别是处理小样本、非线性及高维问题。在煤炭自燃预测模型中，SVM被用来根据提取的因子值对煤炭自燃的可能性进行分类。Matlab作为强大的数值计算和可视化工具，被选为实现SVM模型的平台。 为了验证模型的性能，研究者使用实际数据对模型进行了训练和测试。通过比较经过因子分析降维后的SVM预测结果与未降维的SVM预测结果，发现前者的预测准确率更高。这证明了结合因子分析可以提高支持向量机在煤炭自燃预测中的效能。 交叉验证是评估模型泛化能力的一种常用方法，也被应用于本研究中，以确保模型的稳定性和可靠性。通过交叉验证，研究者可以更准确地估计模型在未知数据上的表现，避免过拟合或欠拟合的问题。 关键词如“煤炭”、“自燃”、“因子分析”、“支持向量机”、“数据降维”、“因子值”和“预测精度”揭示了研究的核心内容，表明该论文关注于应用统计学方法解决煤炭行业的实际问题，并着重于提高预测模型的准确性和实用性。 这项研究提出了一种创新的煤炭自燃预测模型，它融合了统计学的因子分析和机器学习的SVM技术，有效地处理了数据的复杂性，提高了预测准确性。这对于煤炭开采的安全管理具有重要的理论和实践意义。