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能源技术与管理
2024,
Vol.
49
Issue
(2) :
146-149.
DOI:
10.3969/j.issn.1672-9943.2024.02.041
基于t-SEN数据降维的煤矿安全风险评价模型
王克军
项宗文
田素超
宋铁柱
能源技术与管理
2024,
Vol.
49
Issue
(2) :
146-149.
DOI:
10.3969/j.issn.1672-9943.2024.02.041
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来源:
维普
万方数据
基于t-SEN数据降维的煤矿安全风险评价模型
王克军
1
项宗文
1
田素超
1
宋铁柱
1
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作者信息
1.
徐州矿务(集团)新疆天山矿业有限责任公司,新疆阿克苏 842008
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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.
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
引用本文
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出版年
2024
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
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参考文献量
6
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