基于Stacking集成算法的岩爆等级预测研究-豆柴文库

基于Stacking集成算法的岩爆等级预测研究.pptx

2024-10-03

20金币

2.5MB

25页

快乐****蜜蜂

实名认证

内容提供者

1/10

2/10

3/10

4/10

5/10

6/10

7/10

8/10

9/10

10/10

亲，该文档总共25页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～

下载提示文本预览

如果您无法下载资料，请参考说明：

1、部分资料下载需要金币，请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档，再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压，在使用对应软件打开

相关资料

基于Stacking集成算法的岩爆等级预测研究.pptx

汇报人：/目录0102研究背景研究意义研究目的03集成学习原理Stacking算法原理Stacking算法流程04数据预处理特征选择基分类器选择与训练模型评估与优化05实验数据集实验环境与参数设置实验结果对比分析结果解释与讨论06研究结论研究不足与展望汇报人：

2024-10-03

2.5MB

基于CRITIC-XGB算法的岩爆倾向等级预测模型.docx

基于CRITIC-XGB算法的岩爆倾向等级预测模型摘要岩爆是矿山开采过程中不可避免的一种灾害。为了预测和防范岩爆的发生，本文基于CRITIC-XGB算法，建立了一个岩爆倾向等级预测模型。该模型利用岩爆相关的数据指标，如地震参数、岩石裂隙、支护情况等，通过CRITIC多准则决策方法和XGBoost模型进行建模和预测。实验结果表明，该模型在预测岩爆倾向等级方面具有较高的准确性和稳定性，可为矿山开采提供一定的科学依据和参考。关键词：岩爆;CRITIC方法;XGBoost模型;预测模型AbstractRockbu

2024-10-16

11KB

基于9种机器学习算法的岩爆预测研究.docx

基于9种机器学习算法的岩爆预测研究为题目，写不少于1200的论文摘要岩爆是矿山开采工作中常见的危险事件之一，排查和预测岩爆事件是保障矿山人员安全的重要工作。本文针对该问题，基于9种机器学习算法进行岩爆预测研究，并比较了算法间的性能。实验结果表明，采用随机森林算法预测岩爆能够获得最好的性能。本文的研究成果对于实际应用中的岩爆预测具有一定的参考意义。关键词：机器学习；岩爆预测；随机森林AbstractRockburstisoneofthecommondangerouseventsinminingwork.In

2024-10-15

11KB

基于Stacking算法的员工离职预测分析与研究.docx

基于Stacking算法的员工离职预测分析与研究基于Stacking算法的员工离职预测分析与研究摘要：员工离职对于企业来说是一个重要的问题，预测员工离职是人力资源管理的一个关键任务。在本论文中，我们将研究并应用基于Stacking算法的员工离职预测模型。首先，我们简要介绍了员工离职的影响和现有的预测方法。其次，我们详细介绍了Stacking算法及其在员工离职预测中的应用。然后，我们使用实际的员工数据集进行实验，并将Stacking算法与其他传统的预测算法进行比较。最后，我们讨论了我们的实验结果，并提出了对

2024-11-01

11KB

基于Stacking模型集成的LSTM网络短期负荷预测研究.docx

基于Stacking模型集成的LSTM网络短期负荷预测研究基于Stacking模型集成的LSTM网络短期负荷预测研究摘要：LSTM网络是一种广泛应用于时间序列预测领域的深度学习模型，它具有处理长短期依赖关系的优势。然而，单独使用LSTM网络进行负荷预测面临一些限制，如过拟合和预测性能不稳定。为了解决这些问题，本研究提出了一种基于Stacking模型集成的LSTM网络负荷预测方法。该方法首先利用多种特征进行数据预处理，然后将其输入到多个LSTM网络中进行训练，最后通过Stacking模型进行集成预测。实验证

2024-10-20

11KB