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摘要：本发明属于煤矿安全技术领域，具体涉及一种基于多源数据的工作面瓦斯浓度预测模型优选方法，包括，采集相同时间段内工作面生产设备工作参数和工作面环境参数的历史数据；剔除变异参数后对剩余数据进行预处理；以各参数数据时间间隔最大的参数为基准，筛选相同时刻的参数数据，获得相同数量的各参数数据；对筛选得到的数据进行标准化处理，得到数据样本集；划分训练集和验证集，使用线性回归算法、逻辑回归算法和支持向量机算法分别训练及验证工作并取准确率较高者作为最终模型。本申请过综合考虑多种设备因素，实现多源数据的融合处理，通过构建高效的数据处理，准确地捕捉瓦斯涌出的变化趋势和潜在风险，为煤矿安全生产提供有力的技术支持。
主权项：1.一种基于多源数据的工作面瓦斯浓度预测模型优选方法，其特征在于，包括以下步骤，步骤一：采集相同时间段内工作面生产设备工作参数和工作面环境参数的历史数据；步骤二：分别计算各参数历史数据的变异系数，剔除变异系数小于10％的参数，然后对剩余各参数的数据进行预处理；步骤三：根据各参数数据产生的时间间隔，以时间间隔最大的参数为基准，按照相同时刻对其余各参数的数据进行筛选，获得相同数量的各参数数据；步骤四：对筛选得到的数据进行标准化处理，得到数据样本集；步骤五：将数据样本集划分训练集和验证集，使用线性回归算法、逻辑回归算法和支持向量机算法分别开展模型训练及验证工作；步骤六：评价步骤五中各算法模型的准确率，取准确率较高者作为最终模型。根据权利要求1所述的基于多源数据的工作面瓦斯浓度预测模型优选方法，其特征在于，在步骤一中，工作面生产设备工作参数包括工作面采煤机的牵引速度、刮板输送机的链条速度、转载机的电流、破碎机的转速、液压支架的立柱压力、工作面温度、采空区温度、工作面风速、采空区气体甲烷浓度、工作面甲烷浓度；工作面环境参数数据包括工作面温度、采空区温度、工作面风速、采空区气体浓度、工作面气体浓度。
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权利要求：
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