【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种煤矿断层智能预测方法，更具体的说，本专利技术主要涉及一种基于小波基函数优选与dwt-svm模型的断层识别方法。
技术介绍
1、在煤矿等复杂地质环境中，断层的准确识别对矿区安全生产至关重要。传统的断层识别方法通常依赖于人工解译或传统的信号处理技术，如傅里叶变换(fft)和短时傅里叶变换(stft)，但这些方法对于复杂信号和小规模断层的识别能力较弱。小波变换因其优异的时频局部化特性，已成为地震数据处理中的重要工具，在信号去噪、特征提取及数据重建方面表现出显著优势。小波基函数的选择对小波变换的效果具有决定性影响。现有研究多依赖定性分析或特定应用场景的经验选择，缺乏一种普适的小波基选择框架。
技术实现思路
1、本专利技术的目的之一在于针对上述不足，提供一种基于小波基函数优选与dwt-svm模型的断层识别方法，以期望解决现有技术中缺乏小波基选择框架，小波基选择存在主观问题，影响最终的小波变换效果等技术问题。
2、为解决上述的技术问题，本专利技术采用以下技术方案：
...【技术保护点】
1.一种基于小波基函数优选与DWT-SVM模型的断层识别方法，其特征在于所述的方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于小波基函数优选与DWT-SVM模型的断层识别方法，其特征在于：所述支持向量机模型通过决策函数对所输入的特征数据进行分类预测，所述决策函数如下式：
3.根据权利要求2所述的基于小波基函数优选与DWT-SVM模型的断层识别方法，其特征在于：所述支持向量机模型使用所述核函数来进行非线性映射，所述核函数如下式：
4.根据权利要求3所述的基于小波基函数优选与DWT-SVM模型的断层识别方法，其特征在于：所述支持向量机模...
【技术特征摘要】
1.一种基于小波基函数优选与dwt-svm模型的断层识别方法，其特征在于所述的方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于小波基函数优选与dwt-svm模型的断层识别方法，其特征在于：所述支持向量机模型通过决策函数对所输入的特征数据进行分类预测，所述决策函数如下式：
3.根据权利要求2所述的基于小波基函数优选与dwt-svm模型的断层识别方法，其特征在于：所述支持向量机模型使用所述核函数来进行非线性映射，所述核函数如下式：
4.根据权利要求3所述的基于小波基函数优选与dwt-svm模型的断层识别方法，其特征在于：所述支持向量机模型通过下...
【专利技术属性】
技术研发人员：邹冠贵，王泽铭，叶先觉，张邦荣，丛子博，宋志祥，韩成阳，许献磊，
申请(专利权)人：中国矿业大学北京，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。