基于增强CART回归算法的煤矿瓦斯涌出量预测技术

• 作者: 仰彦妍 刘鹏 景江波 魏卉子
• 来源期刊: 煤炭科学技术
• 学科: 工学
• 关键词: 瓦斯涌出量 预测精度 CART算法 支持向量机 煤与瓦斯突出
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 煤矿机电与智能化
• 页码范围: 116-122
• 页数: 7页
• 分类号: TD713
• 字数: 5999字
• 语种: 中文

摘要

预测采煤工作面的瓦斯涌出量属于机器学习中的回归问题,主流方法包括CART和支持向量机等.CART决策树回归算法具有抽取规则简单、准确度高、可解释性强的优势,但是算法稳定性差,容易过拟合,同时每个叶节点的输出部分均为定值,难以动态的模拟真实数据的变化规律.支持向量机具有较好的鲁棒性,能够通过求解最小结构化风险来提高模型泛化能力,但是算法复杂度高,面对高维数据算法建模效率低下.结合支持向量机提出一种增强CART回归算法,最主要的改进是在每个叶节点的输出部分使用支持向量机建模.试验结果表明,与主流瓦斯涌出预测算法相比,增强CART回归算法能够有效提高采煤工作面瓦斯涌出量的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏卉子	中国矿业大学信息与控制工程学院	5	9	2.0	3.0
2	仰彦妍	中国矿业大学信息与控制工程学院	2	9	2.0	2.0
3	景江波	中国矿业大学信息与控制工程学院	3	9	2.0	3.0