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據作為樣本集合，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...