支持向量机在建筑物采动损害预测中的应用

"张鲜妮和王磊发表的《基于支持向量机的建筑物采动损害预测模型》一文，探讨了如何运用支持向量机（SVM）理论来预测和评估煤矿采动对建筑物造成的损害程度。文章指出，通过系统分析影响建筑物采动损害的因素，并基于实际案例，首次构建了基于SVM的预测模型，并验证了其有效性和稳定性。这一研究为建筑物采动损害预测提供了新的方法，有助于煤矿开采中的环境保护和安全管理。该文发表于《矿业安全与环保》2016年第6期，受到多个科研基金项目的支持。" 支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种监督学习模型，常用于分类和回归分析。在本文中，SVM被应用于建筑物采动损害预测，即预测由于煤矿开采活动导致的地表沉陷对建筑物造成的影响程度。建筑物的采动损害通常受到多种因素的影响，包括但不限于开采深度、地质结构、建筑物的结构类型和耐震性、地基条件等。SVM的优势在于它可以处理高维数据，并通过构造最优超平面来实现数据的分类或回归，即使在数据集小且噪声大的情况下也能保持良好的性能。 张鲜妮和王磊的研究首先对建筑物采动损害的影响因素进行了系统分析，然后选取矿区的典型建筑物损害案例作为训练样本，构建了支持向量机模型。他们通过对模型进行测试，证明了该模型在预测建筑物采动损害程度上的可行性和可靠性。这一成果不仅为煤矿开采的安全规划提供了科学依据，也为预防和减轻采动损害提供了新的技术手段。 此外，这项研究得到了国家自然科学基金、安徽省博士后基金、矿山灾害预防控制省部共建国家重点实验室培育基地开放基金以及安徽理工大学青年基金等多个项目的资助，显示出其在学术和实践领域的广泛认可。文章最后给出了作者的简介和联系方式，表明了作者在矿山开采沉陷监测领域的专业背景和研究兴趣。