基于信息量法和机器学习的浅层天然气危险性评价方法

本发明提出了基于信息量法和机器学习的浅层天然气危险性评价方法，包括：基于组合赋权信息量法，根据评价因子与样本数据计算各评价因子的信息量值；基于所述信息量值，对支持向量机模型进行训练，获取耦合模型；基于所述耦合模型，对测试样本进行计算，获取研究区的浅层天然气危险性评价结果。本发明基于信息量法耦合SVM的预测结果在通过验证后为浅层天然气危险性评价的最优解，具有较高的精度，对于指导地铁选线有一定意义。