典型文献
基于GWO-LightGBM的冲击地压预测模型
文献摘要：
冲击地压的预测是煤矿安全生产的一项重要工作,为了准确快速的预测冲击地压发生的可能性,提出了基于优化轻量型梯度提升机(LightGBM)的预测方法.由于LightGBM的超参数众多,往往依靠人工经验和迭代试错,耗费时间且效果有限,因此优化LightGBM的超参数对于正确预测冲击地压显得尤为重要.引入灰狼智能优化算法GWO对LightGBM的部分超参数进行快速择优,建立GWO-LightGBM的预测模型,并与支持向量机(svm)和XGboost进行比较,结果表明在准确率、杰卡德相似系数、均方根误差等方面GWO-LightGBM均有更好的表现,进一步说明GWO-LightGBM预测冲击地压有更好的表现.
文献关键词：
冲击地压;GWO;LightBGM;危险预测
中图分类号：
作者姓名：
郑豫
作者机构：
安徽理工大学 经济与管理学院,安徽 淮南 232000
文献出处：
引用格式：
[1]郑豫-.基于GWO-LightGBM的冲击地压预测模型)[J].赤峰学院学报（自然科学版）,2022(10):114-118
A类：
svm,LightBGM
B类：
GWO,LightGBM,冲击地压,煤矿安全生产,准确快速,轻量型梯度提升机,超参数,数众多,试错,耗费,费时间,灰狼,智能优化算法,择优,XGboost,卡德,相似系数,危险预测
AB值：
0.272357
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