基于PSO-XGBoost的煤自燃程度预测研究.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于PSO-XGBoost的煤自燃程度预测研究</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：1.74MB</p>
<p>总页数：24页</p>
</br>
<h3>二、简介</h3>
<p>《基于PSO-XGBoost的煤自燃程度预测研究》旨在利用优化算法与机器学习模型结合的方法，提高煤自燃程度预测的准确性。该研究引入粒子群优化算法（PSO）对XGBoost模型的超参数进行优化，以提升模型的泛化能力和预测性能。通过采集煤矿现场数据，构建煤自燃程度预测模型，为煤矿安全监测提供科学依据。实验结果表明，PSO-XGBoost模型在预测精度和稳定性方面优于传统方法，具有良好的应用前景。该研究为煤自燃预警提供了新的技术手段，有助于降低煤矿安全事故的发生风险。</p>
</br>
<h3>三、预览</h3>
<img src="https://d.z3060.com/docthumbnail/202509/03/fgvyg3g1f5x.webp" title="基于PSO-XGBoost的煤自燃程度预测研究" alt="基于PSO-XGBoost的煤自燃程度预测研究">
页:
[1]