基于SVR的煤矿地下水位预测模型

将SVR(Support Vector Regression)回归算法应用于煤矿地下水位预测.基于SVR回归算法分析.筛选了合适的核函数及其参数,提出了基于SVR回归算法的煤矿地下水位预测模型,并根据所选矿区的自然地理和水文地质情况.确定了预测输入因子和输出因子.数值实验表明:预测结果与实际测量结果具有较好的一致性.验证了煤矿地下水位预测模型是有效的.为煤矿地下水位的预测提供了一个新的有效方法.     

煤炭院校大学数学实验教学体系研究

为了应用型人才的培养和科学计算能力的提高,按照课堂教学内容,设计大学数学实验教学体系。该体系围绕高等数学、线性代数、概率论与数理统计及运筹学中的基础实验、理解验证性实验及建模实验展开,分三步组织实施,循序渐进地提高学生利用数学软件解决实际问题的能力。     

橡胶油封变形曲线的数值分析

橡胶油封在装配过程中,塑性胶体容易产生不规则变形,由于变形曲线无法准确描述,从而影响了进一步的受力分析。结合数值分析中的牛顿插值法和曲线拟合法,提出一种分析橡胶油封变形曲线的新方法,并建立数学模型;利用Matlab软件对所建立的数学模型进行数值模拟,得到了橡胶油封理想的变形曲线。     

基于贝叶斯分类器的煤与瓦斯突出强度预测研究

摘。要：选取了影响煤与瓦斯突出的5个因素作为属性条件,把突出强度作为目标变量,利用训练样本对朴素贝叶斯分类器模型进行了学习训练,对测试样本进行了预测,从结果来看精确度较高．因此朴素贝叶斯分类器模型预测煤与瓦斯突出强度是有效的．