Prediction of Gas Emission Based on Partial Correlation Analysis and SVR
Prediction of Gas Emission Based on Partial Correlation Analysis and SVR
复制标题
基于偏相关分析和SVR的瓦斯涌出量预测
DOI：
10.12785/amis/070503
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发表时间：
2013-09
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Li Yang*, Chengcheng Liu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Li Yang*, Chengcheng Liu
The prediction model of gas emission is established based on partial correlation analysis and support vector regression (SVR) in order to accurately predict gas emission of working face under the condition of small samples. Not only are the problems of small samples and nonlinear prediction effectively resolved by applying SVR, but also the main control factors of gas emission are selected by applying partial correlation analysis method, which can re duce variables space dimension of the model to improve prediction accuracy. Through empirical analysis, the superiority of the model is proved by prediction results that are quite close to the measured values.
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影响因子：
2.9
作者：
Keerthi, SS;Lin, CJ
通讯作者：
Lin, CJ
DOI：
10.1016/j.eswa.2010.09.036
发表时间：
2011-05
期刊：
Expert Syst. Appl.
影响因子：
--
作者：
Qi Wu;R. Law
通讯作者：
Qi Wu;R. Law
DOI：
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发表时间：
2012
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
N. Taghizadeh;M. Mirzazadeh
通讯作者：
N. Taghizadeh;M. Mirzazadeh
DOI：
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发表时间：
2013
期刊：
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影响因子：
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作者：
A. Aggour;F. E. Attounsi
通讯作者：
A. Aggour;F. E. Attounsi
DOI：
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发表时间：
2011-08
期刊：
arXiv: Atomic Physics
影响因子：
--
作者：
Z. B. Walters
通讯作者：
Z. B. Walters