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隐伏地质构造是影响煤矿安全生产的主要因素，准确识别地质构造在槽波地质勘探研究中显得尤为重要，本文采用支持向量机的方法对槽波地质构造进行识别，首先用COMSOL仿真软件对采空区、冲刷带、陷落柱、小断层、褶曲5种不同地质构造进行模拟仿真，随后采集对每类地质选取了多个不同的测量点得出的仿真数据726组，预处理数据进行特征构建，分别进行时间分块方差统计、频域分块能量统计、时序信号总体的均值、方差、平均能量、最大最小值差统计。 接下来用支持向量机对不同地质构造进行识别，主要用到支持向量机回归，通过MATLAB编写SVM来对该分类问题的数据进行训练和预测。为了消除数据集分布导致的分类性能波动，这里采用10次10折交叉验证来评价分类器的性能。通过改进核函数和正则化参数优化后的分类器可以达到99.5%的分类准确率。