【摘 要】
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为了更精准地预测矿井突水灾害,对突水预测和救援提供帮助,减少水灾造成的损失,提出基于GAPSO-RFR的矿井突水预测模型。利用遗传-粒子群算法对随机森林回归模型(RFR)进行优化
【机 构】
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北京信息科技大学信息与通信工程学院,华北科技学院安全工程学院
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为了更精准地预测矿井突水灾害,对突水预测和救援提供帮助,减少水灾造成的损失,提出基于GAPSO-RFR的矿井突水预测模型。利用遗传-粒子群算法对随机森林回归模型(RFR)进行优化,选取34例样本对GAPSO-RFR模型进行迭代和训练。测试结果表明,GAPSO-RFR模型提高了预测精度,减少了泛化误差。同时利用模型对王家岭矿区部分盘区的10号煤层与2号煤层的突水风险进行预测分析,得出了突水风险较高的区域分布情况。
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