Gradient Boosting算法在典型浅埋煤层液压支架选型中的应用 论文

针对目前工作面液压支架阻力确定方法的不足，提出了一种新的预测方法，采用改进后的逻辑斯提算法（LR）来优化梯度提升回归（GBRT）模型，以此来预测液压支架阻力。GBRT模型中，学习速率被加入以限制子模型的学习速率，从而防止其过拟合现象的发生；同时，LR算法用于优化样本参数，建立了LR-GBRT回归预测模型。这一预测模型已被应用于液压支架阻力的预测，并与线性回归模型（LR）、支持向量机模型（SVM）、决策树回归模型（DTR）、弹性网回归模型（EN）进行了对比分析。研究结果表明：LR-GBRT模型具有较强的泛化能力和较高的预测精度，能够有效地预测液压支架阻力。

逻辑斯提回归模型的优势不仅在于其简洁性，还体现在与其他模型相比更高的泛化能力。更多关于逻辑斯提回归模型的详细信息，可以参考此链接。想了解更多关于梯度提升树算法的内容，可访问梯度提升树算法实现，该链接中提供了该算法在各类预测模型中的应用实例和实现步骤。

对于液压支架的研究，特别是其抗冲击能力的提升和疲劳寿命的预测，同样是当前研究的重点领域。有关这方面的进一步研究可以参考提高液压支架抗冲击能力技术研究和液压支架前连杆疲劳寿命预测方法。