基于逻辑回归-聚类算法的采空区危险等级评价模型

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采空区危险性分级研究在矿山灾害防治和风险管理中具有重要意义。为克服传统采空区危险性评价指标繁多、计算复杂等问题,提出了一种采空区危险等级快速评价模型。基于110个采空区样本,将随机森林算法(Random Forest,RF)与递归特征消除理论(Recursive feature elimination,RFE)相结合,筛选出对采空区危险性分级信息量贡献较大的指标,克服传统评价指标繁多且不易获取的缺陷,实现采空区评价指标体系精简降维。基于逻辑回归理论得到采空区危险性概率模型,并应用K-means快速聚类算法
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