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一种基于特征选择与支持向量机模型的矿井突水水源判别方法

摘要

本发明公开了一种基于特征选择与支持向量机模型的矿井突水水源判别方法,包括:步骤S1:确定参与建模的含水层,在含水层采集水样,水样的数量为至少60组;步骤S2:测试每组水样的水质信息;步骤S3:利用R语言将多组水质信息按照7:3的比例分为训练数据集和测试数据集;步骤S4:应用随机森林模型进行特征选择;步骤S5:建立第一支持向量机模型;步骤S6,建立第二支持向量机模型。根据本发明的基于特征选择与支持向量机模型的矿井突水水源判别方法,使用了随机森林方法进行特征选择,使用支持向量机模型框架进行建模,可以提升模型结果的准确性。

著录项

  • 公开/公告号CN112257336A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-01-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华北科技学院;

    申请/专利号CN202011092748.0

  • 申请日2020-10-13

  • 分类号G06F30/27(20200101);G06K9/62(20060101);G06Q50/02(20120101);

  • 代理机构44535 广州文衡知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人周冠宇

  • 地址 065201 河北省廊坊市三河燕郊开发区学院大街467号

  • 入库时间 2023-06-19 09:38:30

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-12-09

    授权

    发明专利权授予

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