基于核主成分分析与PSO-SVM的充填管道失效风险性分级评价模型

来源：黄金科学技术杂志2017年第3期北京时间：

作者：张钦礼，王兢*，王新民

单位：中南大学资源与安全工程学院，湖南 长沙 410083

摘要：为了更精确地对充填管道失效风险性进行预测，建立核主成分分析与PSO-SVM相结合的评价模型。选取8项定量指标作为充填管道失效风险性的评价指标。统计15个矿山的样本数据，运用核主成分分析法对15个样本进行预处理，得出主成分，再利用改进的SVM模型进行预测，进而得到更加精确的管道失效风险性预测结果。研究结果表明，所得到的实际预测结果与期望值之间的平均相对误差控制在5%以内。利用核主成分分析法与PSO-SVM相结合的评价模型具有精度高和运算速度快的优点，为充填管道失效风险预测提供了一种可靠的方法。

关键词：失效风险性等级,充填管道,核主成分分析,支持向量机,组合预测模型

基金资助：国家“十二五”科技支撑计划课题“多空区厚大矿体安全高效开采及工程化技术研究”（编号：2015BAB14B01）资助