基于SSA-SVM的巷道頂板空頂沉降量預測模型

摘要： 為解決煤礦深部井巷工程巷道掘進頂板空頂期沉降量的預測問題，引入人工智能的支持向量機(SVM)工具，結(jié)合麻雀搜索優(yōu)化算法(SSA)，提出基于SSA-SVM的巷道頂板空頂沉降量預測模型。以內(nèi)蒙古長城五礦深部地下巷道掘進過程的頂板空頂期位移量數(shù)據(jù)作為樣本集合，選擇單軸抗壓強度(UCS)、巖石完整性(RQD)、地應力、巷道寬跨比、空頂時間、人為采動6項影響因素，通過適用性、相關性和歸類... （共15頁）