【摘 要】
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在进行煤层底板突水预测时,水害状况一般分为安全和突水2种状态,状态数据具有非平衡特点,而已有的煤层底板突水预测模型主要适用于平衡数据,对非平衡数据集预测结果常呈现"一
【机 构】
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太原理工大学信息与计算机学院,太原理工大学大数据学院
【基金项目】
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山西省自然科学基金项目(201801D121138),山西省人才专项项目(201605D211021)
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在进行煤层底板突水预测时,水害状况一般分为安全和突水2种状态,状态数据具有非平衡特点,而已有的煤层底板突水预测模型主要适用于平衡数据,对非平衡数据集预测结果常呈现"一边倒"现象,即安全状况的预测准确率明显高于突水状况的预测准确率,整体预测性能较低。针对该问题,构建了基于代价敏感理论的多决策树煤层底板突水预测模型。该模型中,每个决策树选用不同的突水影响因素作为单决策树的根节点,单决策树节点属性选择准则融合代价敏感理论及Gini指标,从而加重了对突水数据(少数类)误判的惩罚力度,提高了突水
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