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公开(公告)号：CN119539133A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202311109385.0
申请日：2023-08-31
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种基于机器学习的煤与瓦斯突出强度预测方法，属于矿井煤与瓦斯开采技术领域，包括：对搜集到的数据剖析，引入灰色灰色关联分析法进行降维，得到影响突出的主控因素，并对特征数据进行极值化无量纲法处理，得到所需数据集，并根据比例分配训练集和验证集。配置学习过程，用训练集对模型进行训练，使用IPSO优化SVM，对输入的样本数据可自行迭代，得到机器学习的最佳参数，从而确定机器学习的预测模型。验证模型，在验证集上对煤与瓦斯突出样本进行强度预测，并与实际结果进行对照，确定模型的预测精度以及预测的准确度。本发明能解决机器学习的最优参数自适应问题，从而快速、准确地预测煤与瓦斯突出强度，保障矿井安全生产。
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