摘要
本发明属于锚固强度检测技术领域,公开了基于支持向量机法的井下锚杆锚固强度预测方法及系统。该方法包括:清洗数据,处理缺失值,标准化特征;使用相关性分析或其他特征选择方法,挑选出与锚固强度相关性高的特征;利用支持向量机法SVM进行模型训练,并使用网格搜索优化超参数;完成支持向量机模型的构建;模型评估以及结果可视化。本发明通过传感器网络实时监测混合过程中的关键参数,该系统能够即时获取锚固强度数据,大幅缩短检测周期,提升施工效率。本发明采用支持向量机算法对收集的数据进行分析和预测,能够在更大程度上消除人为误差,提高锚固强度检测的准确性和可靠性。
技术关键词
强度预测方法
支持向量机模型
锚杆
支持向量机SVM方法
最佳参数组合
特征选择方法
电池管理模块
数据
超参数
构建机器学习模型
网格
网络实时监测
支持向量机算法
强度检测技术
预测系统
多项式特征
变量
可视化工具