矿井涌水量非线性预测：相空间与SVM方法的优化应用

本文主要探讨了在矿井涌水量预测领域的非线性特征处理和智能建模方法。作者黄存捍、陈魁奎、李振华和李小军合作，针对矿井涌水量这种具有典型非线性特性的动态系统，提出了利用相空间重构与支持向量机（SVM）相结合的技术。相空间是通过将时间序列数据转化为多维状态空间，捕捉数据的动态行为，而SVM作为一种强大的非线性分类器，能够有效处理这种复杂性。 在研究中，他们首先对矿井涌水量的时间序列数据进行了相空间重构，通过选取最小嵌入维数作为支持向量机的输入特征，这一步旨在减少冗余信息并提高预测精度。结果显示，当嵌入维数为4时，预测性能最优，这证明了选择最小嵌入维数的有效性。对比了最小二乘法、指数函数法等传统线性预测方法，发现相空间重构与支持向量机耦合法在处理非线性问题上表现更优。 文章进一步验证了支持向量机的不同核函数对预测结果的影响，其中径向基函数（Radial Basis Function，RBF）被证实为最有效的核函数，因为它能够更好地拟合非线性关系。整体而言，这项研究为矿井涌水量的实时监控和预警提供了创新的预测模型，对于提升井下安全管理和灾害预防具有重要意义。 关键词：时间序列分析、相空间重构、非线性建模、矿井涌水量预测、支持向量机。该研究成果发表在《河南理工大学学报(自然科学版)》上，并获得了较高的引用率，表明其理论价值和实践应用价值得到了同行认可。通过这种方法，研究人员可以更准确地预测矿井涌水量的变化趋势，从而提前采取必要的措施，防止潜在的水灾发生。