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矿井涌水量预测
基于SVM降雨充水矿井涌水量预测
基于SVM降雨充水矿井涌水量预测
为了准确预测降雨充水矿井涌水量,将SVM算法应用于降雨充水矿井涌水量预测,通过对SVM算法分析,确定了合适的核函数及其参数,提出了基于SVM算法的降雨充水矿井涌水量预测模型,并根据所选矿区自然地理情况,确定了预测输入因子和输出因子。通过MATLAB语言编程,结果显示:预测值与实际测量值具有较好的一致性,验证了矿井涌水预测模型是有效的。
降水充水类型矿井涌水量预测方法研究
降水充水类型矿井涌水量预测方法研究
矿井涌水量是影响煤矿安全生产的主要因素之一,它直接影响到矿井水文地质条件的复杂程度,关系到对矿床的经济技术评价,因此有效的矿井涌水量预测成为了矿井安全生产的重要因素。为了更有效地预测矿井涌水量,针对降水充水类型的矿井以古书院矿为例,通过分析近五年降水量和涌水量资料,利用回归分析法推导出二者定量关系式,并对近20年的降水量采用水文频率分析法分析得出平水年、丰水年的平均降水量,以此作为因变量,根据推导出的降水量和涌水量函数关系式,分别预测矿井的正常涌水量和最大涌水量,达到有效预测的目的。