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基于特征选择和机器学习融合的煤层瓦斯含量预测
基于特征选择和机器学习融合的煤层瓦斯含量预测
作者:
林海飞
周捷
高帆
金洪伟
杨卓亚
刘时豪
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
瓦斯含量
精准预测
煤层气勘探开发
瓦斯灾害
摘要:
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.综合归一化均方误差≤0.01以及希尔不等系数≤0.01,得到21种基于特征选择和机器学习融合的最优预测模型,并取平均值得到了最终预测序列.结果表明:最终预测序列的归一化均方误差为0.007,希尔不等系数为0.005,判定系数为0.993,平均绝对误差为0.170 m3/t,平均相对误差为0.75%,各精度评估指标均符合要求,所构建的多参数组合多算法融合的预测模型具有广泛的普适性且精度较高.
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文献信息
篇名
基于特征选择和机器学习融合的煤层瓦斯含量预测
来源期刊
煤炭科学技术
学科
关键词
瓦斯含量
精准预测
煤层气勘探开发
瓦斯灾害
年,卷(期)
2021,(5)
所属期刊栏目
深部煤层瓦斯精准抽采专题|Topic on Accurate Gas Drainage in Deep Coal Seams
研究方向
页码范围
44-51
页数
8页
分类号
TD712
字数
语种
中文
DOI
五维指标
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瓦斯含量
精准预测
煤层气勘探开发
瓦斯灾害
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
煤炭科学技术
主办单位:
煤炭科学研究总院
出版周期:
月刊
ISSN:
0253-2336
CN:
11-2402/TD
开本:
大16开
出版地:
北京和平里青年沟路5号
邮发代号:
80-337
创刊时间:
1973
语种:
chi
出版文献量(篇)
8011
总下载数(次)
10
总被引数(次)
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