煤與瓦斯突出是我國礦井主要動力災害之一,與構造煤變形程度及厚度正相關。一般通過測井曲線識別構造煤類型和厚度,再利用地震屬性或反演預測采區(qū)構造煤分布。本書通過嘗試不同的機器學習算法:支持向量機、極限學習機、徑向基神經網絡、深度置信網絡等,建立采區(qū)構造煤分布預測模型。將模型應用到實際煤礦數據進行驗證,模型預測構造煤的分布與實際地質資料具有較高的一致性。因此,本書將機器學習算法應用到構造煤分布預測,為煤與瓦斯突出動力災害的有效防治提供更為可靠的預測成果。本書適用于計算機科學與技術、地球資源與地質工程等專業(yè)的本科生,還可以作為相關專業(yè)本科生選修課程,并可供碩士研究生以及科技工作者參考。