【摘要】：為提高沖擊地壓危險等級預測模型的泛化性能及預測精度,采用網(wǎng)格搜索法結(jié)合十折交叉驗證法對極限學習機(ELM)中的隱含層神經(jīng)元個數(shù)及激活函數(shù)的類型進行組合優(yōu)化,進而建立沖擊地壓危險等級預測模型;選取重慶硯石臺煤礦36組實測數(shù)據(jù)進行試驗,對影響因素數(shù)據(jù)進行標準化處理,選擇其中26組樣本對模型進行訓練,采用該模型對后10組樣本中沖擊地壓危險等級進行預測,并與其他方法作對比。結(jié)果顯示:經(jīng)過十折交叉驗證,用該模型得到的正確識別率為84.615%,高于樸素貝葉斯及Adaboost M1的76.92%、61.54%,采用該模型對測試樣本集中沖擊地壓危險等級進行預測,預測準確率為90%,高于樸素貝葉斯及Adaboost M1預測準確率80%。
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學工商管理學院;
【基金】：國家自然科學基金資助(71371091,61401185)
【分類號】：TD324

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