支持向量机在概率积分法参数计算中的应用

"该文提出了一种基于支持向量机(SVM)的概率积分法参数计算方法，旨在提高概率积分法参数的准确性。通过对地质采矿因素的综合分析，建立了SVM模型来确定概率积分法的参数。研究使用了43个岩移观测站的实测数据作为训练和测试数据，通过十折交叉验证选择SVM的最佳参数，并利用均方误差(MSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和Weighted Interval Accuracy(WIA)准则评估模型的精度和预测性能。应用此模型对4个测试样本进行参数计算，结果显示所有结果的误差都在3倍中误差以内，最大相对误差仅为9.6%，证明了所建模型的计算结果具有高度的准确性和可靠性。该研究得到了国家自然科学基金和‘十一五’国家科技支撑计划重点项目的资助。" 这篇论文详细探讨了如何运用支持向量机技术来优化概率积分法的参数计算。概率积分法是一种常用于预测地表变形和开采沉陷的数学工具，其参数的准确性对于预测结果的精确性至关重要。作者首先分析了影响这些参数的各种地质和采矿条件，然后构建了一个SVM模型。支持向量机是一种强大的机器学习算法，尤其在处理非线性问题时表现优秀，因此适合解决这种复杂的参数计算问题。 在模型构建过程中，研究者采用了43个岩移观测站的实际观测数据，将其分为训练集和测试集，通过十折交叉验证来寻找最优的SVM超参数，如核函数类型、正则化参数(C)和核函数参数(gamma)等。这样的验证方法可以有效地避免过拟合，提高模型的泛化能力。 为了评估模型的性能，作者使用了MSE、MAPE和WIA这三种评价指标。MSE衡量预测值与实际值之间的平均平方误差，MAPE是预测值与实际值的平均绝对百分比误差，而WIA则是对预测区间的准确度进行加权评估。这些指标综合考虑了误差大小和误差分布情况，全面反映了模型的预测精度。 在实际应用中，模型对4个测试样本的计算结果表明，所有误差都在可接受范围内，最大相对误差仅为9.6%，这充分证明了SVM模型在概率积分法参数计算中的有效性。这样的成果对于地质灾害预测、煤矿安全管理和地表环境保护等方面具有重要的理论和实践意义，可以为未来的开采沉陷预测提供更精确的参数基础。