基于特征選擇與BO-GBDT的工作面瓦斯涌出量預測方法

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原始數(shù)據(jù)降維，可節(jié)省計算資源，但會改變數(shù)據(jù)集的原始特征結(jié)構(gòu)，損失部分原始數(shù)據(jù)特征的細節(jié)信息。針對該問題，建立梯度提升決策樹（GBDT）瓦斯涌出量預測模型，利用5種特征選擇算法對數(shù)據(jù)集進行特征過濾，分析每種特征組合在GBDT模型中的擬合度、計算時間及預測結(jié)果，優(yōu)選出包裝法為最佳的特征選擇算法；結(jié)合現(xiàn)場實際，優(yōu)選出8種特征進行瓦... （共9頁）