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一种基于ICA-AdaBoost算法的地表下沉系数预测方法 

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申请/专利权人:淮阴工学院

摘要:本发明涉及矿业工程领域中矿山开采沉陷领域,公开了一种基于ICA‑AdaBoost算法的地表下沉系数预测方法,首先获取地质开采数据以及其对应的历史地表下层系数,将其形成数据对,对数据集进行划分训练集和测试集;利用帝国竞争算法ICA优化AdaBoost回归模型的参数;利用优化后的AdaBoost回归模型,基于采集的地质开采数据预测地表下沉系数。与现有技术相比,本发明结合帝国竞争算法ICA和机器学习模型中AdaBoost算法,从已知的地质和开采数据中学习各因素之间的关系,预测地表下沉系数,为矿区的安全管理和环境保护提供强有力的技术支持。

主权项:1.一种基于ICA-AdaBoost算法的地表下沉系数预测方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1:获取地质开采数据以及其对应的历史地表下层系数,将其形成数据对,对数据集进行划分训练集和测试集;步骤2:利用帝国竞争算法ICA优化AdaBoost回归模型的参数;步骤3:利用优化后的AdaBoost回归模型,基于步骤1采集的地质开采数据预测地表下沉系数。

全文数据:

权利要求:

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