基于多源数据的工作面瓦斯浓度预测模型优选方法

本发明属于煤矿安全技术领域，具体涉及一种基于多源数据的工作面瓦斯浓度预测模型优选方法，包括，采集相同时间段内工作面生产设备工作参数和工作面环境参数的历史数据；剔除变异参数后对剩余数据进行预处理；以各参数数据时间间隔最大的参数为基准，筛选相同时刻的参数数据，获得相同数量的各参数数据；对筛选得到的数据进行标准化处理，得到数据样本集；划分训练集和验证集，使用线性回归算法、逻辑回归算法和支持向量机算法分别训练及验证工作并取准确率较高者作为最终模型。本申请过综合考虑多种设备因素，实现多源数据的融合处理，通过构建高效的数据处理，准确地捕捉瓦斯涌出的变化趋势和潜在风险，为煤矿安全生产提供有力的技术支持。