【摘 要】
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煤层瓦斯含量是矿井瓦斯灾害防治及煤层气勘探开发的基础参数,为提高其预测精度及科学性,对典型矿井煤层瓦斯含量的35组实测数据进行了零-均值规范化处理,通过全子集回归和随机森林2种特征选择方法对11类影响煤层瓦斯含量的参数进行不同规律组合,得到17种瓦斯含量特征参数组合。运用高斯过程回归、最小二乘支持向量机、梯度提升回归树和极限回归机等4种经典有监督机器学习算法,分别对17种特征参数组合进行预测,得到68种瓦斯含量预测模型。根据各机器学习算法平均判定系数≥0.800,对68种瓦斯含量预测模型进行初步筛选。综合
【机 构】
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西安科技大学安全科学与工程学院,西安科技大学煤炭行业西部矿井瓦斯智能抽采工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金重点资助项目(51734007),陕西省杰出青年资助项目(2020JC-48),陕西省企业重点联合基金资助项目(2019JLP-02)。
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煤层瓦斯含量是矿井瓦斯灾害防治及煤层气勘探开发的基础参数,为提高其预测精度及科学性,对典型矿井煤层瓦斯含量的35组实测数据进行了零-均值规范化处理,通过全子集回归和随机森林2种特征选择方法对11类影响煤层瓦斯含量的参数进行不同规律组合,得到17种瓦斯含量特征参数组合。运用高斯过程回归、最小二乘支持向量机、梯度提升回归树和极限回归机等4种经典有监督机器学习算法,分别对17种特征参数组合进行预测,得到68种瓦斯含量预测模型。根据各机器学习算法平均判定系数≥0.800,对68种瓦斯含量预测模型进行初步筛选。综合
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