GSK-XGBoost模型在井底风温预测中的应用*

为防治矿井热害,针对矿井井底风温在预测过程中精度较低的问题,提出1种网格搜索法结合K折交叉验证优化XGBoost的预测模型。通过分析确定影响井底风温的主要因素,使用网格搜索算法结合K折交叉验证,进行迭代缩小搜索范围并调参,选取最优参数配置,实现对XGBoost模型的优化,得到预测结果并与其他模型进行比较。研究结果表明:初始参数经优化后,当最大回归树深度为3且学习速率为0.1时,XGBoost回归模型性能最佳,与随机森林模型、BP神经网络模型、T-S模糊神经网络模型相比,平均相对误差分别降低了2.12%,0.88%,0.3%,均方根误差分别降低了0.66,0.24,0.11 ℃。