利用随机森林回归模型预计水平移动系数

• 作者: 宋康明 王智福 谭志祥 邓喀中 魏飞
• 来源期刊: 金属矿山
• 学科: 工学
• 关键词: 开采沉陷 随机森林 水平移动系数 R语言 地质采矿因素
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 安全与环保
• 页码范围: 180-184
• 页数: 5页
• 分类号: TD325
• 字数: 4073字
• 语种: 中文

摘要

水平移动系数b是开采沉陷预计的重要参数之一,对于精确确定开采沉陷地表影响范围具有决定性作用。为精确有效地计算b值,进而提高开采沉陷的预计精度,首先详细分析了R语言特点及随机森林( Random forest, RF)算法的基本原理及实现流程；然后,详细探讨了影响b值的地质采矿因素,并确定了5个基本变量,即开采厚度、煤层倾角、开采深度、工作面斜长、覆岩评价系数；最后,结合R语言构建了一种RF回归模型并用于预计b值。用于训练和测试RF回归模型的样本来源于我国一些主要矿区的典型地表移动观测站实测资料,试验结果表明：利用基于R语言编程的RF回归模型预计的b值与实测值的最大相对误差仅为4．559%；相对于 BP 神经网络、支持向量机( Support vector machine,SVM),RF回归模型在预计精度和模型稳定性等方面优势较明显,且该模型具有较强的泛化能力,可基本满足实际工程需要,为高精度预计b值提供了一种有效方法。