基于集成学习方法的冲击地压危险性预测研究.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于集成学习方法的冲击地压危险性预测研究</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：1.63MB</p>
<p>总页数：24页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>《基于集成学习方法的冲击地压危险性预测研究》是一篇探讨如何利用集成学习技术提高冲击地压预测准确性的学术论文。文章结合多种机器学习算法，通过集成方式提升模型的泛化能力和预测稳定性。研究针对煤矿开采过程中冲击地压的复杂性和不确定性，构建了多特征输入的预测模型，并在实际数据集上进行了验证。结果表明，该方法相比传统单一模型具有更高的预测精度和更低的误报率，为矿井安全提供了有力的技术支持。本文对推动智能矿山建设、提升灾害预警水平具有重要意义。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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