一、基本信息
文档名称：基于PSO-XGBoost的煤自燃程度预测研究
文档格式：pdf格式
文档大小：1.74MB
总页数：24页
二、简介
《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。
三、预览
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