支持向量机在赵官矿小断层预测中的应用

"基于支持向量机的赵官矿小断层预测" 本文主要探讨了如何运用支持向量机（SVM）技术进行煤矿小断层的预测，特别是在小样本数据建模方面。支持向量机是一种有监督的学习模型，特别适合处理小规模且复杂的数据集，对于非线性问题的解决尤为有效。在煤炭开采中，小断层的预测对于保障矿井安全至关重要，因为它可能引发地质灾害，如地表沉降、瓦斯突出等问题。 在赵官矿的案例中，研究人员选取了断层的四个关键特征作为影响因子：断层倾向、落差、倾角以及断层性质。这些特征直接影响到断层的分布和活动性。利用Matlab中的libsvm工具箱，一个专门为SVM建模提供的开源库，作者总结了SVM的建模步骤，包括数据预处理、模型训练、参数优化等环节，最终构建了一个针对赵官矿小断层水平延展长度的预测模型。 通过对实测数据的分析，模型展示出了良好的泛化能力，意味着它能够在未知数据上有效地进行预测。为了进一步验证SVM在小样本建模的优势以及模型的适用性，研究者将此模型与传统的多元回归模型进行了对比。他们在赵官矿和相邻的邱集矿的采掘工程中新揭露的小断层数据上应用了这两种模型，并将预测结果与实际观测结果进行了比较。结果显示，SVM模型的预测精度明显优于多元回归模型。 这项工作不仅展示了SVM在地质预测领域的潜力，也为类似地质条件下的其他矿山提供了参考。通过对比分析，研究强调了SVM在处理小样本问题时的优越性，对于矿产资源开发中的地质灾害预防具有重要的实践意义。同时，文章的结论也强调了在地质预测中选择合适模型的重要性，以提高预测的准确性和可靠性。 关键词：支持向量机（SVM）、赵官井田、小断层预测、地质建模、煤矿安全