灰色关联分析与SVM在煤与瓦斯突出预测中的应用

"支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的应用，通过灰色关联分析确定关键因素，使用MATLAB SVM工具箱建立预测模型，并进行瓦斯突出类型的识别，实验表明模型具有高可靠性、良好效果和强应用性。" 本文探讨了支持向量机（Support Vector Machine, SVM）在煤炭与瓦斯突出预测领域的应用。煤与瓦斯突出是煤矿生产中的重大安全隐患，准确预测这一现象对于保障矿工生命安全和矿产资源的可持续开采至关重要。作者张宏伟等人采用了灰色关联分析法，这是一种通过比较系统变量之间的关联程度来挖掘隐藏关系的数据分析方法。 首先，他们运用灰色关联分析来识别影响煤与瓦斯突出的关键因素。灰色关联分析能够揭示不同因素对目标事件的影响程度，帮助剔除无关或次要因素，聚焦于那些对煤与瓦斯突出起决定性作用的指标。这种方法有助于提高后续预测模型的精度和有效性。 接下来，研究团队利用MATLAB软件中的SVM工具箱构建了预测模型。支持向量机是一种监督学习算法，特别适用于小样本和非线性问题的解决，它通过构建最大边界来区分不同类别，因此在分类问题上表现优秀。SVM在处理复杂的煤与瓦斯突出预测时，可以有效处理多维数据和非线性关系。 在模型构建完成后，他们应用这个SVM模型对瓦斯突出的类型进行识别。通过训练模型，使得它能根据输入的特征数据准确地判断是否存在突出危险以及其类型。实验结果显示，基于灰色关联分析的SVM模型预测结果可靠，预测效果良好，表明该模型有较强的实际应用价值。 这项研究展示了SVM在复杂工业安全问题上的应用潜力，特别是在煤炭行业的瓦斯突出预测上。通过结合灰色关联分析，研究人员能够更准确地理解和预测潜在的瓦斯突出风险，从而采取预防措施，降低事故发生的可能性。这种方法的实施对于提升我国煤矿安全生产水平具有重要意义，同时也为其他类似领域的风险预测提供了借鉴。