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机器学习算法预测煤火上覆地表CO_2通量
辽宁工程技术大学安全科学与工程学院
|
张言
开通知网号
地下煤火二氧化碳排放对环境和人类健康构成重大威胁,准确预测煤火区上覆地表CO_2通量对了解自燃区域分布和制定有效碳减排策略具有重要意义。通过收集地下煤火区域的各类参数监测数据,评估和比较了极端梯度提升(XGBoost)、支持向量机(SVM)、随机森林...
机 构:
辽宁工程技术大学安全科学与工程学院;
领 域:
矿业工程;
安全科学与灾害防治;
自动化技术;
关键词:
地下煤火;
极端梯度提升;
北方苍鹰优化算法;
环境监测;
格 式:
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当代化工研究
2025年10期
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