基于GA-SVR的采动覆岩导水裂隙带高度预测.docx

基于GA-SVR的采动覆岩导水裂隙带高度预测
标题：基于GA-SVR的采动覆岩导水裂隙带高度预测
摘要：在矿山开采过程中，采动覆岩导水裂隙带的高度预测对于指导矿山安全和合理选择开采方法至关重要。本文提出了一种基于遗传算法优化支持向量回归（GA-SVR）模型的方法，用于预测采动覆岩导水裂隙带的高度。该方法将GA用于优化SVR模型的参数设置，以提高模型的预测能力。通过实际矿山数据集上的实验，结果表明该方法相比传统的SVR模型和其他常用机器学习模型在采动覆岩导水裂隙带高度预测方面具有更好的性能。
1.引言
随着矿山开采规模的不断扩大，采动覆岩导水裂隙带的高度预测成为矿山工程中的一项重要任务。导水裂隙带的高度预测可以为矿山开采提供准确的地质信息，指导采矿方案的选择，降低采矿过程中的灾害风险。
2.相关工作
在过去的研究中，许多预测模型已经被应用于采动覆岩导水裂隙带的预测，包括传统的统计模型和机器学习模型。然而，传统的统计模型在处理非线性问题和高维数据上往往表现较差。相比之下，机器学习模型具有更强的非线性拟合能力和高维数据处理能力。
3.方法
本文采用支持向量回归（SVR）作为基础模型，其优势在于可以处理非线性问题，并且对于离群点具有较强的鲁棒性。同时，为了提高SVR模型的预测性能，引入遗传算法（GA）来优化模型的参数设置。GA可以通过迭代优化的方式来搜索最优解，从而提高模型的拟合能力。
4.实验设计
为了验证GA-SVR模型的性能，本文使用了一个实际的矿山数据集进行实验。首先，对数据集进行预处理，包括数据清洗和特征选择。然后，将数据集分为训练集和测试集，用于模型的训练和测试。最后，根据实验结果对比GA-SVR模型与传统SVR模型和其他常用机器学习模型的性能差异。
5.实验结果与分析
通过对比实验结果，我们发现GA-SVR模型相比传统SVR模型在采动覆岩导水裂隙带高度预测方面具有更好的性能。GA-SVR模型在训练集和测试集上的均方根误差（RMSE）和决定系数（R2）等评价指标明显优于其他模型。这表明GA能够有效地优化SVR模型的参数设置，从而提高模型的预测能力。
6.结论
本文提出了一种基于GA-SVR的采动覆岩导水裂隙带高度预测方法，并通过实验验证了该方法的有效性。结果表明，GA-SVR模型相比传统的SVR模型和其他常用机器学习模型在预测能力上具有明显的优势。该方法可以为矿山工程提供准确的导水裂隙带高度预测，为开采方案的选择和矿山安全提供支持。