LS-SVM驱动的回采工作面瓦斯涌出量高效预测方法

本文主要探讨了"基于LS-SVM的回采工作面瓦斯涌出量预测"这一主题。最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LS-SVM）是一种在小样本学习场景下表现出色的机器学习算法。它通过结构风险最小化策略，有效地避免了传统人工智能方法如人工神经网络在处理回采工作面瓦斯涌出量预测时常见的过拟合问题和泛化能力不足的问题。过学习是指模型过度适应训练数据，导致在新数据上的性能下降，而LS-SVM通过优化模型复杂度，减轻了这种现象。 LS-SVM在预测过程中采用等式约束代替不等式约束，这显著降低了计算的复杂性，使得预测任务更加便捷和易于实施。在煤炭开采领域，准确预测瓦斯涌出量对于保障安全、提高效率至关重要。这种方法的优势在于预测精度高，这意味着预测结果更接近实际瓦斯涌出情况，有助于制定有效的安全措施和生产计划。 此外，文章提到实验结果表明，基于LS-SVM的瓦斯涌出量预测方法不仅速度快，而且实现起来相对简单，这对于实时监控和动态调整工作面运营策略非常有利。由于其在小样本条件下的良好性能和实用价值，该方法被认为特别适合应用于回采工作面瓦斯涌出量的预测任务。 总结来说，本文的核心研究内容是提出并验证了一种利用LS-SVM技术改进的瓦斯涌出量预测模型，旨在提升矿业开采中的安全性和效率，是当前IT技术在煤矿管理中一个重要的应用实例。