混合核函数支持向量机在煤层顶板砂岩富水性预测中的应用

"该研究通过对比分析不同预测模型在煤层顶板砂岩富水性预测中的效果，提出了一种基于混合核函数的支持向量机（SVM）预测方法，以提高预测准确率。研究发现，支持向量机在预测煤层顶板砂岩富水性方面的表现优于BP神经网络、K最近邻分类法和决策树，特别是在采用特定参数（λ1=0.05, λ2=0.95）的混合核函数支持向量机模型下，预测准确率可达100%。这种方法对于矿井安全管理和水资源保护具有重要意义。" 在煤炭开采过程中，煤层顶板砂岩的富水性评估是确保矿井安全和水资源管理的关键环节。传统的预测方法如BP神经网络、K最近邻（KNN）、决策树等在处理此类问题时可能存在局限性，如训练时间长、过拟合或欠拟合等问题。支持向量机（SVM）作为一种监督学习模型，由于其优秀的泛化能力和处理小样本数据集的能力，被广泛应用于分类和回归任务。 本研究中，作者首先对比了四种不同的预测方法，结果显示支持向量机在预测煤层顶板砂岩富水性等级时的准确率最高，达到87.5%，并且节点错误率最低。这表明SVM在复杂数据模式识别中具有较高的性能。为了进一步提升预测精度，研究人员构建了一个混合核函数支持向量机模型。混合核函数支持向量机通过结合多种核函数（如线性核、多项式核、高斯核等），可以更灵活地捕捉数据的非线性关系。 通过对模型参数λ1和λ2的调整，找到最佳组合（λ1=0.05, λ2=0.95），该模型的预测准确率达到了100%，这意味着模型能够精确无误地预测煤层顶板砂岩的富水性等级。这对于矿井的水文地质风险评估、防止矿井水灾以及合理利用地下水资源具有极其重要的实践价值。 此外，文章指出，混合核函数支持向量机模型利用条件属性作为输入，决策属性作为输出，这种设计思路有助于提高模型的解释性和预测能力。因此，该模型不仅可以用于预测，还可以为采矿工程提供有价值的决策依据，促进矿山安全和环境保护。 这项研究强调了混合核函数支持向量机在复杂地质环境下的预测优势，并展示了其在煤层顶板砂岩富水性预测中的应用潜力。未来，这种模型有望推广到更多类似的地质问题中，为矿产资源开发和环境保护提供更精准的预测工具。