基于t-SEN数据降维的煤矿安全风险评价模型

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万方数据
维普

中文摘要：针对目前大部分煤矿企业对事故风险状态的分析还主要基于现场人员的知识和主观判断而导致煤矿安全风险评价无法智能化开展的问题,将t-SEN模型引入ACRO-ELM模型中,对原始数据进行降维,采用降维ACRO-ELM模型对煤矿安全风险进行评价.得出t-SEN模型能够较好地消除原始模型的过拟合问题,极大地提高了 ACRO-ELM 模型对煤矿安全风险评价的准确性.采用t-SEN进行ACRO-ELM模型数据降维研究,为煤矿安全风险评价的准确性、客观化发展提供了一种可行的思路.

作者：

王克军、项宗文、田素超、宋铁柱

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作者单位：

徐州矿务(集团)新疆天山矿业有限责任公司,新疆阿克苏 842008

关键词：

人工化学反应优化算法(ACRO) 极限学习机(ELM) 煤矿安全评价 t-SEN模型

出版年：

2024

DOI：

10.3969/j.issn.1672-9943.2024.02.041

能源技术与管理

江苏省煤炭学会　江苏省煤炭工业协会　中国矿业大学

能源技术与管理

影响因子：0.208

ISSN：1672-9943

年,卷(期)：2024.49(2)

参考文献量6