| 煤自燃极限参数的支持向量机预测模型 |
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| 引用本文： | 孟倩,王洪权,王永胜,周延.煤自燃极限参数的支持向量机预测模型[J].煤炭学报,2009,34(11):1489-1493. |
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| 作者姓名： | 孟倩 王洪权 王永胜 周延 |
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| 作者单位： | 徐州师范大学 计算科学与技术学院，江苏 徐州，221116 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（50376070）；江苏省高校自然科学基金资助项目（08KJD520022） |
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| 摘 要： | 建立了基于支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)的煤自燃极限参数预测模型；经过与多项式函数及Sigmoid核函数的对比，选用径向基函数作为SVM核函数；提出了一种SVM参数优化的变步长搜索方法，先在一个大区域根据训练样本均方差的值改变参数搜索步长，找到一个性能好的小区域，在这个小区域中应用网格搜索法找到最优参数，可提高参数搜索速度.实验表明，与人工神经网络模型相比，在样本有限的情况下，基于支持向量机的煤自燃极限参数预测模型预测精度更高、速度更快，说明支持向量机技术在煤自燃极限参数预测中具有实用价值.
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| 关 键 词： | 煤自燃极限参数 支持向量机 人工神经网络 预测模型 |
| 收稿时间： | 2008-12-23 |
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