【摘 要】
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煤自然发火温度的准确预测是矿井煤自燃防控的关键。为了准确可靠地预测采空区煤自燃温度,在大佛寺煤矿40106综放工作面开展了长期的采空区温度和气体观测实验,提出了一种基
【机 构】
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西安科技大学、安全科学与工程学院,西安科技大学、陕西省煤火灾害防控重点实验室,徐州安云矿业科技有限公司,中国矿业大学、通风防灭火研究所
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2018YFC0807900);国家自然科学基金资助项目(51504186);陕西省国际科技合作与交流计划资助项目(2016KW-070)
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煤自然发火温度的准确预测是矿井煤自燃防控的关键。为了准确可靠地预测采空区煤自燃温度,在大佛寺煤矿40106综放工作面开展了长期的采空区温度和气体观测实验,提出了一种基于随机森林(RF)方法的采空区煤自燃预测模型,并将预测结果与支持向量机(SVM)和BP神经网络(BPNN)方法对比。采用粒子群优化算法(PSO)对RF和SVM超参数进行优化,建立了参数优化的PSO-RF和PSO-SVM预测模型。结果表明,RF,PSO-RF,SVM和PSO-SVM模型均具有较强的泛化性和鲁棒性;RF在建模过程中拥有宽广的参数适
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