資料介紹
為了探索基于樣本教據(jù)的煤礦瓦斯爆炸風(fēng)險預(yù)測,依據(jù)夲質(zhì)安全理念構(gòu)建了預(yù)測瓦斯爆炸風(fēng)險的指標(biāo)集,結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)與特征優(yōu)化算法提出了信息増益( information gair,)與支持向量機(jī)( support vector machine,SVM)的組合模型,通過對優(yōu)化后的14種特征信息的分類學(xué)習(xí),完成對風(fēng)險未知樣本的預(yù)測任務(wù)。以全國100家煤礦企業(yè)為研究對象,使用不同模型分別預(yù)測瓦斯爆炸風(fēng)險并全面分析和比較,實驗結(jié)果表明,經(jīng)過IG優(yōu)化后的sM模型預(yù)測正確率達(dá)到了95.45%,相對于單SVM模型提高了9.09%,同時高于其他預(yù)測模型,證明了該組合模型在瓦斯爆炸風(fēng)險預(yù)測領(lǐng)堿的優(yōu)越性。
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