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基于Stacking集成学习的采空区地面塌陷危险性预测
  • 71
  • 186
  • 作者

    刘安强王子童

  • 单位

    西安科技大学计算机科学与技术学院

  • 摘要
    地面塌陷是采空区最主要的地质灾害,具有突发性、多发性、隐蔽性等特点,危害大且难以治理。针对煤矿采空区地面塌陷危险性预测因素复杂性和相关性的特点,结合陕西省神木市某煤矿采空区地面塌陷的实例,使用Stacking算法组合单一算法,综合分析地面塌陷影响因素,将采空区实测数据代入模型进行分析,对比单一算法的随机森林、提升树、逻辑斯谛回归预测模型,并将Stacking算法与各种改进的Stacking算法进行对比,对地面塌陷进行预测,建立了地面塌陷危险性评判模型及评判指标,为预测采空区引发地面塌陷灾害提供科学的依据。实验结果表明,运用Stacking集成学习方法的组合模型,预测精度有了明显提高。
  • 关键词

    Stacking算法采空区危险性预测地面塌陷地质灾害

  • 文章目录
    0 引言
    1 基于Stacking集成学习算法框架
    2 关键算法介绍
    2.1 随机森林
    2.2 提升树
    2.3 逻辑斯谛回归
    3 采空区地面塌陷危险性预测
    3.1 采空区地面塌陷危险性影响因素
    3.2 实验过程
    3.3 实验结果分析
    4 结论
  • 引用格式
    刘安强,王子童.基于Stacking集成学习的采空区地面塌陷危险性预测[J].能源与环保,2020,42(09):54-58.
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