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為了探索基于樣本教據(jù)的煤礦瓦斯爆炸風險預測，依據(jù)夲質(zhì)安全理念構(gòu)建了預測瓦斯爆炸風險的指標集，結(jié)合機器學習與特征優(yōu)化算法提出了信息増益（ information gair，）與支持向量機（ support vector machine，SVM）的組合模型，通過對優(yōu)化后的14種特征信息的分類學習，完成對風險未知樣本的預測任務。以全國100家煤礦企業(yè)為研究對象，使用不同模型分別預測瓦斯爆炸風險并全面分析和比較，實驗結(jié)果表明，經(jīng)過IG優(yōu)化后的sM模型預測正確率達到了95.45%，相對于單SVM模型提高了9.09%，同時高于其他預測模型，證明了該組合模型在瓦斯爆炸風險預測領(lǐng)堿的優(yōu)越性。
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