GA-SVR预测模型在采动覆岩导水裂隙带高度的应用

"基于GA-SVR的采动覆岩导水裂隙带高度预测" 本文主要探讨了在煤炭开采过程中如何准确预测采动覆岩导水裂隙带的高度，这是一个关键的矿山安全问题，关系到地下水资源保护和矿井防排水策略的制定。作者选取了四个主要的影响因素：采厚、硬岩岩性比例系数、工作面斜长和采深，这些因素直接决定了覆岩结构的稳定性以及裂隙带的形成和发展。 他们采用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）回归方法，这是一种强大的非线性预测工具，能够处理复杂的数据关系。同时，结合遗传算法（Genetic Algorithm, GA），这是一种全局优化技术，用于寻找SVM模型的最佳参数，以提高预测模型的准确性。通过48组实际测量数据训练和优化模型，确保了模型的泛化能力和适应性。 应用建立的GA-SVR模型，对两个实际矿井——钱家营矿辅271工作面和谢桥矿1121(2)工作面的采动覆岩导水裂隙带高度进行了预测。预测结果与实地测量值的对比显示，模型的绝对误差分别为2.23米和1.21米，这表明模型预测的精度较高，误差在可接受范围内，能够满足工程实际的需求。 这项研究的创新之处在于结合了遗传算法与支持向量机的优势，创建了一个有效预测覆岩裂隙带高度的模型。这一方法不仅提高了预测精度，而且对于理解和模拟覆岩破坏过程，以及制定相应的防排水措施具有重要的理论和实践意义。此外，该模型的普适性使得它可以在其他类似地质条件的矿井中推广应用，对于提升矿山安全管理和资源保护具有积极的促进作用。 关键词：采动覆岩；裂隙带高度预测；遗传算法；支持向量机；回归分析 中图分类号：TD325 文献标志码：A DOI：10.13545/j.cnki.jmse.2018.02.018