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基于改进支持向量机的煤矿瓦斯爆炸风险预测

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.29 MB | 2021-05-28

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　　为了探索基于样本教据的煤矿瓦斯爆炸风险预测，依据夲质安全理念构建了预测瓦斯爆炸风险的指标集，结合机器学习与特征优化算法提出了信息増益（ information gair，）与支持向量机（ support vector machine，SVM）的组合模型，通过对优化后的14种特征信息的分类学习，完成对风险未知样本的预测任务。以全国100家煤矿企业为研究对象，使用不同模型分别预测瓦斯爆炸风险并全面分析和比较，实验结果表明，经过IG优化后的sM模型预测正确率达到了95.45%，相对于单SVM模型提高了9.09%，同时高于其他预测模型，证明了该组合模型在瓦斯爆炸风险预测领堿的优越性。

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