基于随机森林回归算法的回采工作面瓦斯涌出量预测
张增辉1
马文伟2
1.国家能源集团神东煤炭集团有限责任公司保德煤矿,山西 忻州 0366002.中煤科工集团沈阳研究院有限公司,辽宁抚顺 113122;煤矿安全技术国家重点实验室,辽宁抚顺 113122;西安交通大学人居环境与建筑工程学院,陕西西安 710049
摘要：回采工作面是矿井瓦斯涌出的主要场所,精准预测回采工作面的瓦斯涌出量,进而有针对性地提出防治措施,对保证矿井安全生产具有重要意义.提出了基于随机森林回归算法的回采工作面瓦斯涌出量预测方法.以工作面实测瓦斯涌出量数据为原始样本,利用Bootstrap抽样方法进行随机抽样,以袋外数据(OOB)评估分数oob_score作为随机森林回归模型调参、特征变量重要性的评判指标,计算得出模型的最佳参数、特征变量重要性占比.对各特征变量的重要性占比进行排序,并按排序进行随机森林回归模型性能分析,结果表明:随着特征变量数的增加,模型性能不会呈现规律性的变化;当特征变量数较少时,可能存在过拟合的情况.测试结果表明,所创建的随机森林回归模型预测值与实测值的平均绝对误差、平均相对误差随着特征变量数的增加呈下降趋势,特征变量数的增加可在一定程度上提高模型的预测效果.针对同一组数据,与主成分回归分析法相比,随机森林回归模型平均相对误差降低了 14.29％,预测效果更好,且原理更简单、调参更容易、计算速度更快,能够为矿井回采工作面瓦斯涌出量预测提供有力的理论支撑.
关键词：回采工作面瓦斯涌出量预测随机森林回归袋外数据评估分数特征变量重要性特征变量数
分类号：TD712(矿山安全与劳动保护)
资助基金：国家科技重大专项(2016ZX05045-004-001)
论文发表日期：2023-12-10
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 33-39 )
英文信息