基于双层Stacking集成算法的煤与瓦斯突出风险预测方法

本发明提供一种基于双层Stacking集成算法的煤与瓦斯突出风险预测方法，包括以下步骤：步骤S1，选取预测指标；步骤S2，将数据样本库分为安全数据和发生突出数据两个分组；步骤S3，对数据样本库内的发生突出数据进行预处理，步骤S4，将发生突出数据按一定比例划分为训练集和验证集；步骤S5，将训练集按照一定比例划分为基础训练集与测试集，对基础训练集进行基础模型训练以获得新特征矩阵；步骤S6，新特征矩阵分别输送给各自的元模型学习，并选用多个不同组的元模型投票确定最终预测结果。解决了目前模型单一所获得的特征信息有限、各种机器学习算法难以融合互补和缺少各项预测指标关联性分析的技术问题，以提高煤与瓦斯突出预测准确率。