PSO-SVM预测模型在综采面缓倾斜煤层区段煤柱宽度中的应用

这是一个实现了PSO-SVM算法的Matlab程序，每个模块都有详细的注释，易于理解和高效利用。程序中可能缺少数据，用户可以通过访问数据库自行下载所需数据。

这篇文章介绍了如何使用粒子群算法优化MATLAB中的支持向量机程序，以提高对股票价格和经济走势的预测精度。

利用数理统计分析方法对榆树沟煤矿开采14号煤层上的新近系含水层防水煤岩柱进行了设计分析，并取得了显著效果，对其他具有类似水文地质条件的矿井防水煤岩柱设计具有重要的指导意义。

MATLAB利用图表展示了鬼魂和其他异见信仰如何与政治派别相关联。支持向量机被用来预测人们的政治倾向，通过卡片反人类调查中的看似无关问题。该项目是2020年春季蒙大拿州立大学机器学习数学课程的一部分，由Cassie Noble和David Kelly合作编写。演示包括视频和PDF版本，代码文件夹提供了MATLAB和R代码，用于数据分析和可视化。

针对高瓦斯突出煤层综采工作面粉尘污染问题，利用回风巷瓦斯抽采孔进行煤层注水降尘试验。研究分析了注水量、注水流量和注水压力随时间的变化，以及注水前后煤体水分增量和降尘效果。 结果表明，利用瓦斯抽采孔进行动静压结合注水减尘，操作简便，减少了注水钻孔施工量。注水后，煤体水分增量超过1%，司机位置总粉尘浓度从1 335.5 mg/m3降至681.1 mg/m3，呼吸性粉尘浓度从358.6 mg/m3降至167.1 mg/m3，降尘效率分别为49.0%和53.4%。采煤机下风侧15 m处总粉尘浓度从1 108.9 mg/m3降至526.8 mg/m3，呼吸性粉尘浓度从303.9 mg/m3降至145.8 mg/m3，降尘效率分别为52.5%和52.0%。

为了实现快速掘进，必须构建高精度的掘进前方二维地质模型。本研究以沁水煤田某矿区XY-S工作面为例，利用三维地震解释数据，结合巷道掘进中实测的煤层底板高程信息，动态更新三维地震速度场，精确预测掘进前方煤层底板的高程。研究结果表明，通过实时更新煤层底板高程，更新地质剖面，掘进前方预测误差逐步减小，特别是在实测点前方25 m和50 m范围内，预测精度显著提高，最小绝对误差分别为0.2 m和0.45 m。未来若能增加实测数据密度和均匀性，预测精度将进一步提升，为快速掘进提供更精确的导航数据。

基于神经网络的自学习方法，应用人工神经元网络系统理论，在西山煤电集团东曲矿综采工作面的实际资料统计分析基础上，预测工作面的日进度、日产量、回采工效率、坑木消耗、配件消耗等综合技术经济指标，预测结果精确度高，与实际相符。这一研究方法为煤矿综采工作面的计划、生产和管理提供了新的预测决策方法。

在当今计算机科学领域，机器学习技术已经成为数据分析和预测的核心。支持向量机（SVM）和神经网络作为两种重要模型，广泛应用于时序数据的预测。探讨了它们在信息粒化时序回归预测中的理论基础和应用。SVM通过核函数处理非线性关系，优化决策边界；神经网络特别是循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），通过时间依赖性捕获数据特征。信息粒化技术将复杂数据转化为更易处理的粒度级别，有效提升模型解释性和预测精度。MATLAB提供了强大的支持，包括SVM回归训练和神经网络模型构建，为优化时序数据预测提供了实用解决方案。

深部综采工作面厚顶板的不稳定性常导致煤岩动力灾害。为应对这一问题，基于煤岩力学特性，建立了爆破弱化顶板的力学分析模型。采用LS-DYNA有限元程序、ALE算法和3DEC离散单元法，计算爆破对岩体裂纹扩展的影响范围，确定了爆破位置和卸压高度，为爆破减灾方案提供了理论支持。研究表明，爆破作用能有效消除应力集中区域，通过21102工作面顶板深孔爆破方案验证了其显著的断裂效果。