分形与支持向量机结合的矿井涌水量预测方法

"基于分形和支持向量机矿井涌水量的预测" 本文主要探讨了矿井涌水量预测的问题，并提出了一种结合分形理论和支持向量机（SVM）的非线性预测方法。矿井涌水量的预测对于煤矿安全生产至关重要，因为它直接影响到矿井的稳定性和工人的安全。传统的预测方法往往难以处理涌水量的复杂非线性关系，而此研究引入了分形理论，旨在更好地理解和建模这种非线性。 首先，研究中运用了分形理论来分析矿井涌水量的时间序列。分形理论是一种研究复杂几何形状和结构的方法，它揭示了数据在不同尺度上的自相似性。通过对时间序列进行相空间重构，研究人员能够捕捉到数据中的复杂动态行为。相空间重构是通过将单变量时间序列转换为多维状态空间表示，以揭示系统内在的动力学特性。 接着，研究采用了自相关系数法来确定最小嵌入维数。嵌入维数是描述系统状态空间的重要参数，它决定了数据点在重构相空间中的邻居数量。选择合适的嵌入维数有助于确保模型的准确性，避免过拟合或欠拟合。 然后，研究者将确定的最小嵌入维数作为SVM模型的输入节点。支持向量机是一种强大的机器学习算法，尤其适用于处理非线性问题。它通过构建超平面来分割数据，使得不同类别的数据点间隔最大化，从而实现预测。在矿井涌水量的预测中，SVM模型可以捕捉到时间序列中的非线性关系，提高预测精度。 为了验证模型的有效性，研究人员选取了河南鹤壁四矿1982年至1997年的矿井涌水量作为训练样本，在Matlab环境中运行SVM模型，预测2000年和2001年的涌水量。实验结果显示，当嵌入维数为4时，预测误差最小，预测精度最高。此外，他们还对比了不同嵌入维数下井筒、巷道和工作面涌水量的预测值与实际观测值，发现预测值与观测值一致性较高，进一步证明了该方法的可靠性。 关键词涵盖了分形、支持向量机、矿井涌水量以及相空间重构，表明该研究结合了多种技术来解决复杂的预测问题。这项工作不仅提供了一种新的预测工具，也为矿井安全管理和防灾减灾提供了科学依据。未来的研究可能涉及更广泛的地质条件和更长时间序列的测试，以优化预测模型，并可能进一步扩展到其他地质灾害的预测中。