【摘 要】
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针对矿山地下开采引起的地表沉降问题,考虑到影响地表下沉量的多元因素,将核主成分分析法（Kernel principal component analysis,KPCA）与最小二乘支持向量机（Least squares supp
【机 构】
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西南石油大学土木工程与建筑学院,四川省兴冶岩土工程检测有限责任公司
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针对矿山地下开采引起的地表沉降问题,考虑到影响地表下沉量的多元因素,将核主成分分析法（Kernel principal component analysis,KPCA）与最小二乘支持向量机（Least squares support vector macine,LSSVM）相结合,构建了矿区地表沉陷预测的KPCA-LSSVM模型。该模型首先采用KPCA法对地表沉陷的影响因素进行分析,然后基于LSSVM理论,根据确定的主成分因子,构建了矿区地表沉陷预测模型。研究表明：（1）煤层赋存深度、煤柱宽度、煤层倾角为
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