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。该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。在GBRT中加入学习速率来限制子模型的学习速率，防止其过拟合；同时，应用LR对样本参数进行优化，建立了LR-GBRT回归预测模型。

为了更深入了解逻辑斯提算法的优化过程，您可以参考逻辑斯蒂回归模型 和 梯度下降求解逻辑回归的详细资料，这些资源对理解LR的实现有很大的帮助。

该预测模型被应用于液压支架阻力的预测，并与传统的LR（线性回归模型）、SVM（支持向量机模型）、DTR（决策树回归模型）和EN（弹性网回归模型）进行了对比分析。结果表明：LR-GBRT模型具有较强的泛化能力，较高的预测精度，可以对液压支架阻力进行有效预测。更多关于液压支架的优化设计和预测方法的内容，可以查看液压支架底座优化设计，以获取相关的实用信息和设计思路。