【摘 要】
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针对目前工作面液压支架阻力确定方法的不足,提出了1种新的预测方法,采用改进后的逻辑斯提算法(LR)来优化梯度提升回归(GBRT)模型,以此来预测液压支架阻力。在GBRT中加入学习
【机 构】
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西安科技大学能源学院,陕西涌鑫矿业有限责任公司,甘肃厂坝有色金属有限责任公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51774229,51474173),陕西省创新能力支撑计划-科技创新团队资助项目(2018TD-038)
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针对目前工作面液压支架阻力确定方法的不足,提出了1种新的预测方法,采用改进后的逻辑斯提算法(LR)来优化梯度提升回归(GBRT)模型,以此来预测液压支架阻力。在GBRT中加入学习速率来限制子模型的学习速率,防止其过拟合;应用LR对样本参数进行优化,建立LR-GBRT回归预测模型;将该预测模型应用于液压支架阻力的预测,预测结果与LR(线性回归模型)、SVM(支持向量机模型)、DTR(决策树回归模型)、EN(弹性网回归模型)进行对比分析。结果表明:LR-GBRT模型具有较强的泛化能力,较高的预测精度,可以对液
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