金属矿山 ›› 2016, Vol. 45 ›› Issue (09): 189-192.
李瑛,谢海波
Li Ying,Xie Haibo
摘要: 经典SVM(Support vector machine)算法使用的对象样本较大、运算速度较慢,难以对矿山地质环境进行有效评价,故对其进行了改进,提出了一种改进SVM算法的矿山地质环境评价模型。该算法利用比特压缩原理,首先将样本数据进行比特压缩;然后用加权支持向量机训练分类器实现样本压缩,提高收敛速率。采用江西某矿区的实测数据分别对BP神经网络算法、经典SVM算法与改进SVM算法构建的评价模型进行对比分析,结果表明:①改进SMV算法构建的评价模型输出误差、收敛速率均优于BP神经网络算法建立的模型,经典SVM算法与改进SVM算法建立的评价模型的输出误差相近,但改进SVM算法构建的模型的收敛速率较高;②改进SMV算法随着比特压缩位数的增大,训练样本缩减率逐渐增大,即在样本数量减少、训练时间缩短、收敛速率提高的情况下,模型输出误差可基本保持不变。可见,采用改进SMV算法构建的评价模型,不仅提高了模型的训练速率,而且降低了样本数据量,可对矿山地质环境进行有效评价。