基于AGB组合模型的煤矿机电设备运行状态预测  

作　　者：高冲 

机构地区：[1]伊犁新矿煤业有限责任公司,新疆伊型835000

出　　处：《中国机械》2024年第30期100-103,共4页Machine China

摘　　要：煤矿机电设备运行状态影响煤矿生产安全性和效率。本文提出一种基于AdaBoost、GBDT和Bagging三种集成学习方法的AGB组合模型,用于预测煤矿机电设备运行状态。该模型对原始数据预处理,提取关键特征,训练三个基学习器,通过加权平均组合预测结果,得到最终状态预测值。试验表明,AGB组合模型在准确率、精确率、召回率和F1值等指标上优于单一模型,能有效预测煤矿机电设备运行状态,为煤矿安全生产提供支持。

关 键 词：煤矿机电设备 运行状态预测 集成学习 AGB组合模型 

分 类 号：TD40[矿业工程—矿山机电] TD60