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基于集成学习投票系统的瓦斯涌出强度分类模型

时间:2019-12-31 来源:《内蒙古煤炭经济》杂志 作者:admin 点击:

  【来 源】 《内蒙古煤炭经济》 2019年第7期 P111-112页

  【分 类 号】 TD713

  【分类导航】 工业技术->矿业工程->矿山安全与劳动保护->矿井大气

  【关 键 词】 煤与瓦斯突出 强度预测 逻辑回归 支持向量机 随机森林 集成方法

  【摘 要】 以平煤一到十三矿1983年以来156次瓦斯突出历史记录为研究对象,提取和瓦斯突出强度相关的因素为特征,分别学习决策树模型、随机森林模型、逻辑斯蒂回归模型和支持向量机模型预测模型,并利用集成方法构建投票决策系统。采用以上模型对47组样本构成的测试集进行预测,逻辑斯蒂回归模型、支持向量机模型预测模型性能显著优于决策树模型,三个模型构建的投票决策系统预测准确率达到92%,F1分数0. 83,比单独模型有微弱提升。

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