基于SSA-SVM算法的煤岩动力破坏多参量预警方法

一种基于SSA‑SVM算法的煤岩动力破坏多参量预警方法，包括以下步骤：(1)选择需要预警的煤岩试样，采集煤岩试样动力破坏过程中的声发射信号；(2)提取声发射信号的时频域特征信息，得到10个声发射指标及演化规律；(3)进行归一化处理；(4)重复(1)～(3)，开展不少于50块的煤岩试验进行试验，挑选成功率大于预设百分比阈值的声发射指标；(5)构建特征矩阵，划分训练子集和验证子集；(6)构建SVM回归模型架构；(7)运用麻雀搜索算法优化惩罚因子c与径向基核函数的参数g，通过交叉验证确定最优超参数组合；(8)应用预测模型对未来时刻能量变化进行预测，即可实现煤岩动力灾害实时预警。本发明提高预警准确率。