基于SVR的煤矿安全资源与状态非线性模型优化

本文主要探讨了"基于支持向量回归机(SVR)的煤矿安全资源与安全状态作用机理模型"这一主题。作者针对煤矿行业中面临的安全资源管理和安全状态复杂性，提出了一个创新的方法来理解和预测两者之间的关系。煤矿系统的安全资源和安全状态被划分为不同的级别，以便更准确地识别关键因素和衡量安全绩效。 研究者首先定义了输入向量集合，这些向量可能包括矿井的运营数据、设备状况、人员培训记录等，用于反映影响安全的因素；同时，输出向量集合则代表安全状态，如事故率、安全隐患指数等。通过运用支持向量回归机(SVR)，这是一种强大的非线性回归模型，可以有效地处理这种强非线性关系，从而建立一个能揭示安全资源如何影响安全状态的数学模型。 为了优化模型性能，研究者采用两种参数优化方法：网格搜索算法(GS)和粒子群算法(PSO)。网格搜索是一种穷举法，而PSO则是模拟自然界的群体智能行为，通过迭代优化寻找最佳参数组合。通过对这两种算法的比较，发现PSO算法在确定支持向量回归机模型参数时表现更佳，能够更好地拟合安全资源与安全状态之间的复杂关系，并展现出更高的模型有效性和适应不同场景的能力。 论文通过实例分析验证了所提出的模型的实用性和有效性。结果表明，PSO算法优化得到的模型不仅能够准确预测煤矿的安全状态，而且具有较强的推广性，可以在其他类似环境中应用，这对于煤矿安全管理实践具有重要的指导意义。 这项研究提供了一个有效的工具，帮助煤矿企业理解安全资源对安全状态的影响机制，从而制定出更科学、更精准的安全管理策略。它在行业研究中具有较高的价值，对于提升煤矿行业的安全管理水平具有重要意义。