基于SVM的矿井通风系统小样本安全评价

影响矿井通风系统安全的因素众多,并且有限的时空监测数据所能提供的信息是不完整、不精确的,致使指标体系构建的评判矩阵呈现高维、稀疏的特点。针对高维小样本评价的问题,提出基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的矿井通风系统安全评价模型。该模型采集15组矿井通风系统16项指标的监测数据构建评判矩阵进行训练,并对3组测试样本进行评判,正确识别率达到100%,与实际情况完全吻合。研究表明:支持向量机在矿井通风系统小样本安全评价中具有很高的精确度,可以为安全评价提供一种新的思路。