基于机器学习的煤矿高能矿震预测及主控因素判定方法

一种基于机器学习的煤矿高能矿震预测及主控因素判定方法，步骤包括获取工作面开采期间的微震数据、地质数据和开采数据并确定各类数据对应的指标；构建多个机器学习模型并进行模型训练；通过设定的预测指标对各模型进行综合评价，并得到最优模型；采用SHAP方法对机器学习模型预测结果进行解释，以SHAP值大小作为判断主控因素标准，对各项预测指标进行排序，并得到主控因素。本发明能够综合分析引起矿震的因素，提高矿震预测的准确性，保障煤矿的安全开采及矿震的精准防治。