【摘 要】
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为了有效合理地判别金属矿采空区的危险性，引入主成分分析法（PCA）及支持向量机（SVM），建立了PCA-SVM判别模型。搜集国内金属矿40组采空区失稳资料，首先利用主成分分析法对采空区失稳
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为了有效合理地判别金属矿采空区的危险性，引入主成分分析法（PCA）及支持向量机（SVM），建立了PCA-SVM判别模型。搜集国内金属矿40组采空区失稳资料，首先利用主成分分析法对采空区失稳因素进行降维处理，消除各因素之间的冗余，获取样本集主要信息。然后利用支持向量机对保留的主成分数据进行建模，并引入遗传算法对SVM模型参数进行优化，改善SVM模型的判别效果。对判别模型进行训练及检验，结果表明，该模型对训练样本和检验样本的判别精度分别达到100％及90％。最后将该模型运用于工程实际中，其判别结果与实际情况相
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