GA-SVM优化模型在矿井涌水量预测中的应用

"基于GA-SVM的矿井涌水量预测" 本文主要探讨了如何利用遗传算法（GA）优化的支持向量机（SVM）模型来精确预测矿井涌水量，这对于防止矿山透水事故具有重大意义。矿井涌水量的预测是一项复杂任务，因为它涉及到诸多不确定因素，如地质结构、地下水动态等。传统的预测方法可能无法处理这种非线性和复杂性，因此研究者提出了采用GA-SVM模型。 首先，该方法应用微熵率法来确定矿井涌水量时间序列的最佳嵌入维数和延迟时间。微熵率法是一种用于混沌时间序列分析的工具，通过计算序列的微熵，可以识别出反映系统动态行为的最优参数，从而对时间序列进行相空间重构。相空间重构是将一维时间序列转化为多维状态空间的过程，这有助于揭示隐藏在原始数据中的复杂动态模式。 然后，研究者选取了义煤集团千秋煤矿2011年至2015年的实际涌水量数据作为样本，用GA来优化SVM模型的参数。GA是一种模拟生物进化过程的全局优化算法，它能够有效地搜索解决方案空间，找到SVM模型的最优参数组合，以提高预测的准确性和稳定性。通过对最后12组数据进行预测，GA-SVM模型显示出极高的预测精度，平均绝对百分比误差仅为0.92%，最大相对误差为2.62%，这表明模型的预测性能非常优秀。 为了进一步验证GA-SVM模型的有效性，研究者将其与粒子群优化（PSO）支持向量机和人工神经网络（BP）进行了比较。PSO是一种全局优化算法，而BP神经网络是一种常用的前馈神经网络，常用于非线性系统的建模和预测。对比结果显示，GA-SVM模型在矿井涌水量预测方面表现出更高的准确性和鲁棒性，证明了这种方法在这一领域的优越性。 该研究提供了一种新的矿井涌水量预测工具，通过结合GA的优化能力和SVM的泛化能力，有效地解决了预测中的参数选择问题，提高了预测精度。这一工作对于矿山安全管理和灾害预防具有重要的实践价值，并为混沌时间序列的预测提供了新的思路。