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申请/专利权人:太原理工大学
摘要:本发明公开了一种基于SSA‑RF的煤层底板破坏深度的预测方法,包括以下步骤:结合煤层底板突水的影响因素,收集整理得到较为完善的各因素数据集;然后将初步处理后的数据集分为测试集和训练集;选取所有训练样本数据,建立RF模型,确定好相关参数后输出未优化的底板破坏深度结果;再利用麻雀搜索算法将RF模型进行优化得到RF‑SSA模型,通过该模型输出优化后的底板破坏深度结果。本发明通过利用麻雀搜索算法对RF模型的改进,改善了RF中树的个数和最小叶子点数等超参数是随机设定的、导致结果不稳定的问题;与RF相比,SSA‑RF的收敛速度更快,与实际值对比时,相对误差和均方误差都有明显减小。
主权项:1.一种基于SSA-RF的煤层底板破坏深度的预测方法,其特征在于包括以下步骤:结合煤层底板突水的影响因素,收集整理得到较为完善的各因素数据集;然后将初步处理后的数据集分为测试集和训练集;选取所有训练样本数据,建立RF模型,确定好相关参数后输出未优化的底板破坏深度结果;再利用麻雀搜索算法将RF模型进行优化得到RF-SSA模型,通过该模型输出优化后的底板破坏深度结果。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 太原理工大学 一种基于SSA-RF的煤层底板破坏深度的预测方法
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