支持向量机在煤炭储量精确计算中的应用

"基于支持向量机的煤炭储量精确算法是一种利用支持向量回归方法来构建煤炭储量估算的新方法。该方法通过分析已有的钻孔数据，建立煤厚与密度的关系模型，然后运用点与多边形关系判别算法排除非有效区域，最终通过区域积分计算得出煤炭储量。这种方法在两个不同类型的煤矿实例中得到了验证，证明了其准确性和高效性。" 本文主要探讨了在煤炭储量估算领域的一个创新方法——基于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的精确算法。传统的煤炭储量估算方法存在一定的局限性，可能无法准确反映复杂的地质条件。邓兴升等人提出的支持向量机算法旨在解决这一问题，以提高储量估计的精度。 支持向量机是一种强大的机器学习工具，尤其在处理非线性问题时表现出色。在煤炭储量估算中，它用于构建区域煤厚与密度的模型。通过收集的钻孔数据，支持向量回归可以学习并建立一个能够描述煤层厚度与地下密度之间关系的数学模型。这个模型可以捕捉到数据中的复杂模式，即使数据分布不均匀或者存在异常值。 接下来，算法利用点与多边形关系判别算法来识别并剔除位于煤层边界之外的点，这些点通常不包含在煤炭储量的计算范围内。这一步骤确保了计算的精确性，避免了不必要的误差来源。 最后，通过区域积分求和的方法，计算包含在模型内的所有煤层的体积，从而得出煤炭的储量。积分计算可以全面考虑煤层的连续性，确保储量估算的全面性。 论文通过两个不同类型的煤矿实例对新算法进行了验证。实例中，研究人员构建了三维煤厚分布图，直观展示了煤层的结构，并比较了传统方法与支持向量机算法的结果。实例表明，基于支持向量机的算法在煤炭储量估算上表现出了更高的可靠性和准确性，特别是在处理复杂地质结构的情况下。 这项工作为煤炭储量的精确估算提供了新的技术手段，对于提高煤炭资源管理的科学性和经济效益具有重要意义。同时，这种方法也有可能推广到其他矿产资源的储量估算中，为矿产资源的可持续开发提供更精确的数据支持。