【摘 要】
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为了提高采空区多源指标危险性辨识的预测精度，基于主成分分析（PCA）和概率神经网络（PNN）,提出1种采空区多源指标危险性辨识方法。将影响华东某地区矿山采空区危险性辨识的9项因素作为主要影响因素，并以96个实测采空区为例进行分级。研究结果表明：与朴素贝叶斯、随机森林和AdaBoost 3种机器学习算法相比，PNN在测试集上表现更好，对实际工程具有良好的指导意义和应用价值。
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51874112）；
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为了提高采空区多源指标危险性辨识的预测精度，基于主成分分析（PCA）和概率神经网络（PNN）,提出1种采空区多源指标危险性辨识方法。将影响华东某地区矿山采空区危险性辨识的9项因素作为主要影响因素，并以96个实测采空区为例进行分级。研究结果表明：与朴素贝叶斯、随机森林和AdaBoost 3种机器学习算法相比，PNN在测试集上表现更好，对实际工程具有良好的指导意义和应用价值。
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