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基于组合预测方法的煤矿开采沉陷预计模型研究
随着我国经济的快速发展，煤炭作为能源中的一种重要资源，一直受到国家重视。然而，煤炭的开采对地质环境产生了一定的影响，会导致地面沉降，从而会给周边环境和建筑物带来一定的影响和损害。因此，煤矿开采沉陷预计模型的研究显得尤为重要。
本文针对煤矿开采沉陷预计模型的研究，提出了一种基于组合预测方法的模型。该模型结合了传统的数学模型、人工神经网络模型、奇异谱分析和支持向量机模型。将多种模型进行组合预测，在保证预测准确率的同时，提高预测模型的可靠性。
煤矿开采沉陷预计模型中，主要涉及到以下几个因素：地质条件、采矿方式、采煤速度、采煤技术和开采深度等。针对这些因素，我们采用多种数据挖掘方法进行建模，以得到更为准确的预测结果。具体过程如下：
1.数据预处理：数据预处理是将原始数据进行处理，去除异常数据，处理缺失值，对数据进行标准化处理等。这是模型建立的基础工作。
2.特征选择：特征选择是从众多的特征中选出对预测结果有重要意义的特征，用于建立预测模型。我们采用相关系数法等进行特征选择，减少模型中的冗余特征。
3.建立预测模型：我们采用人工神经网络和支持向量机等方法对数据进行建模，并利用交叉验证和自适应学习率等方法对模型进行优化和训练。
4.组合预测：对多个预测模型进行组合预测，提高预测的准确率和稳定性。我们采用多数投票法和加权平均法等方法进行组合预测，在保证预测准确率的同时，提高预测模型的可靠性。
5.模型评估和优化：我们采用均方根误差、平均绝对误差等方法对预测结果进行评估，并进行模型优化，提高预测精度和可靠性。
通过以上步骤，我们得到了基于组合预测方法的煤矿开采沉陷预计模型。该模型综合了多种模型的优点，预测准确率高、稳定性好。在实际应用中，可以为煤矿开采沉陷预防和防治提供科学依据。