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| MI和SVM算法在煤与瓦斯突出预测中的应用 | |
| 作者姓名： | 郑晓亮 来文豪 薛生 |
| 摘 要： | 为解决能用于煤与瓦斯突出预测模型的真实事故训练数据量小、数据集缺失严重的问题,提出采用数据挖掘多重填补(MI)算法填补事故数据中缺失参数,增大可用数据集,并将填补后的数据用于支持向量机(SVM)预测模型的训练与测试,选取K最近邻(KNN)算法与SVM进行对比.结果 表明:SVM数据填补前后的平均识别率分别为88.37％... |
| 关 键 词： | 多重填补(MI) 支持向量机(SVM) 煤与瓦斯突出 预测 事故识别率 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |