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主办单位：煤炭科学研究总院有限公司、中国煤炭学会学术期刊工作委员会
李泽晨杜文凤胡进奎李冬
中国矿业大学（北京） 煤炭资源与安全开采国家重点实验室中国矿业大学（北京） 地球科学与测绘工程学院
煤层含气量不仅是煤层气储层综合评价的一个重要参数，同时，准确预测煤层含气量也是预防瓦斯爆炸事故的重要手段，因此准确确定煤层含气量是至关重要的。针对这一问题，以鄂尔多斯盆地东缘临兴区块为研究对象，结合前人研究成果，同时引入了基于决策树模型的集成算法模型，依据研究区实测数据，分别建立了煤层含气量的SVM模型、神经网络模型、随机森林模型、梯度提升树模型4种预测模型，分析并对比了各模型的性能。结果表明，基于决策树模型的集成算法模型预测效果更好，稳定更强，在样本量较少、维度较低的样本集上比SVM模型和ANN模型更有优势。
煤层含气量预测支持向量机算法神经网络算法随机森林算法梯度提升树算法
主办单位：煤炭科学研究总院有限公司 中国煤炭学会学术期刊工作委员会
煤炭学报 
2018年第S2期 
