›› 2016, Vol. 38 ›› Issue (3): 701-705，723.doi: 10.16507/j.issn.1006-6055.2016.03.043
何银银
摘要：
原煤生产成本同时受到多种因素的共同影响，导致原煤生产成本系统具有非线性、多维性等特点。为了对原煤生产成本进行更加科学、准确的预测，针对目前我国原煤生产成本预测中存在的问题，将支持向量机（SVM）引入到原煤生产成本预测中。为快速准确地选取支持向量机参数，在传统网格搜索（GS）算法基础之上提出了一种改进网格搜索算法，并建立了一种基于改进GSSVM的煤炭生产成本预测模型。将该模型用于观台煤矿原煤生产成本预测中，模型预测误差均在5%以下，平均误差3.3673%，预测精度高于多元回归分析，而模型训练时间也远低于传统网格搜索算法和启发（粒子群）算法，能够满足实际原煤成本预测需求。
中图分类号:
