机器学习在煤自燃预测中的应用研究进展与未来展望.docx

机器学习在煤自燃预测中的应用研究进展与未来展望

目录

一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

二、煤自燃预测的相关理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1煤自燃机理分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2煤自燃预测指标体系构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3煤自燃预测模型分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

三、机器学习在煤自燃预测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1监测数据预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2特征选择与提取技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.3机器学习算法在预测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.3.1线性模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.3.2集成学习模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.3.3深度学习模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.4机器学习在煤自燃预测中的应用实例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

四、煤自燃预测模型评估与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.1模型评价指标体系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.2模型优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.3模型在实际应用中的效果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

五、国内外研究进展对比与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.1技术路线对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.2模型性能对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.3存在的问题与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

六、未来展望与发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

6.1机器学习算法的创新与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

6.2大数据与煤自燃预测的结合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

6.3煤自燃预测技术的智能化发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

6.4煤自燃预测的法规与标准制定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

七、结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

7.2研究局限与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

7.3研究展望与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

一、内容概括

近年来，随着煤炭行业的快速发展，煤自燃问题愈发严重，对矿井安全生产构成极大威胁。因此采用机器学习技术进行煤自燃预测研究具有重要的现实意义。本文综述了近年来机器学习在煤自燃预测中的应用研究进展，并对未来的发展趋势进行了展望。

机器学习方法在煤自燃预测中的应用主要分为两类：监督学习和无监督学习。监督学习通过已知的煤自燃数据集进行训练，建立模型并进行预测；而无监督学习则主要依据煤自燃数据的特征进行聚类分析，挖掘潜在规律。此外深度学习等先进技术也逐渐被引入到煤自燃预测中，提高了预测的准确性和效率。

在煤自燃预测研究中，