一种基于机器学习的煤炭胶质层指数预测方法及系统

本发明提供一种基于机器学习的煤炭胶质层指数预测方法及系统，涉及煤炭检测技术领域，包括：步骤S1，采集煤样，对煤样进行参数测定得到多种煤样特征；步骤S2，通过特征筛选从各煤样特征中选出与煤炭胶质层指数相关的强相关煤样特征；步骤S3，将各强相关煤样特征输入预先训练得到的机器学习模型中得到煤炭胶质层指数的预测值。有益效果是采用机器学习模型，采集煤样的水分、灰分、挥发分、硫分和粘结指数等煤样特征，输入预先构建训练得到的机器学习模型中来预测胶质层指数，不需要传统物理加热法的测定过程，解决传统技术效率低、污染高、误差大的问题，实现快速、无损、高精度指标预测。