基于特征選擇與BO-GBDT的工作面瓦斯涌出量預(yù)測(cè)方法

摘要： 影響工作面瓦斯涌出量的特征眾多，利用主成分分析等方法對(duì)原始數(shù)據(jù)降維，可節(jié)省計(jì)算資源，但會(huì)改變數(shù)據(jù)集的原始特征結(jié)構(gòu)，損失部分原始數(shù)據(jù)特征的細(xì)節(jié)信息。針對(duì)該問題，建立梯度提升決策樹（GBDT）瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型，利用5種特征選擇算法對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征過濾，分析每種特征組合在GBDT模型中的擬合度、計(jì)算時(shí)間及預(yù)測(cè)結(jié)果，優(yōu)選出包裝法為最佳的特征選擇算法；結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際，優(yōu)選出8種特征進(jìn)行瓦... （共9頁）