基于相关性分析的瓦斯灾害选择集成预测模型

• 作者: 吕巧林 贾澎涛
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 瓦斯灾害 相关性分析 选择集成回归学习 集成前序选择 识别率
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3769-3772
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.08.0591

摘要

针对瓦斯灾害危险性预测中预测性能低的问题,对一种基于矿井内瓦斯浓度与环境因素相关性分析的瓦斯灾害选择集成预测方法进行了研究.首先,分析实验数据中样本属性与瓦斯浓度的相关性,并根据相关性分析结果进行属性约简得到新的数据集;其次,训练基学习器并应用优化集成前序选择方法建立选择集成回归学习模型;最后,将模型应用于瓦斯灾害预测.实验结果表明,基于相关性分析的选择集成回归学习模型对瓦斯灾害危险性的识别率比未进行相关性分析的四个基学习器平均提高了24％,比未进行相关性分析的选择集成回归学习模型提高了7.6％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾澎涛	西安科技大学计算机科学与技术学院	28	164	6.0	12.0
2	吕巧林	西安科技大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0