基于灰色关联与SVM模型下的煤矿通风系统评价方法

Evaluation Method of Mine Ventilation System Based on Grey Relational and Support Vector Machine Mode

摘要: 为提高现有通风系统评价准确率，弥补各单因素评价方法的不足，通过分析不同煤矿通风系统的具体特征，加入权重，优化灰色模型。同时考虑到矿井通风系统数据较难收集的实际情况，联系符合小样本特性的SVM模型，建立一种新型高效评价体系。经实例验证，该模型能有效提高预测准确率，并简化同系统下运算过程，具有广泛的应用前景。
- 通风系统 /
- 权值 /
- 灰色模型 /
- 支持向量机
Abstract: In order to improve the evaluation accuracy of the existing ventilation system, make up for the deficiency of single-factor evaluation method, the paper adds weight and optimizes the gray model by analyzing the specific characteristics of the different coal mine ventilation systems. With considering of actual situation that the data of mine ventilation system is difficult to collect, the paper contacts with the small-sample properties of SVM model to establish a new and effective evaluation system. The instance verifies that the system can improve the prediction-accuracy effectively, simplifies the system operation process in the meantime, which has a widespread application prospect.
- ventilation system /
- weights /
- gray model /
- support vector machine

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