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基于随机森林的回采巷道围岩稳定性分类
摘要
本文基于随机森林算法，将回采巷道影响因素及其围岩稳定性指标进行分析，提取出重要特征，并建立了回采巷道围岩稳定性分类模型，通过对数据进行预测，验证了模型的准确性和可靠性。结果表明，基于随机森林算法建立的回采巷道围岩稳定性分类模型具有良好的分类效果和较高的准确率。
Abstract
Basedontherandomforestalgorithm,thispaperanalyzesthefactorsthataffectthestabilityofthesurroundingrockintheminingroadwayanditsstabilityindicators,extractsimportantfeatures,andestablishesaclassificationmodelforthestabilityofthesurroundingrockintheminingroadway.Bypredictingthedata,theaccuracyandreliabilityofthemodelareverified.Theresultsshowthattheclassificationmodelforthestabilityofthesurroundingrockintheminingroadwaybasedontherandomforestalgorithmhasgoodclassificationeffectandhighaccuracy.
关键词：随机森林；回采巷道；围岩稳定性；分类模型；特征提取
Keywords:Randomforest;miningroadway;surroundingrockstability;classificationmodel;featureextraction
一、引言
在矿山开采过程中，回采巷道的围岩稳定性是矿山安全生产中一个关键的问题。围岩的稳定性受到多种因素的影响，例如巷道形状、巷道支护方式、地质条件等等。因此，建立回采巷道围岩稳定性分类模型，对于预测围岩稳定性、提高矿山生产效率以及减少安全事故有着重要的意义。
目前，常用的回采巷道围岩稳定性分类方法包括：支持向量机、人工神经网络、决策树等等。这些方法都能够对围岩稳定性进行分类，但是在处理复杂数据时存在一定的局限性。为了更好地解决这个问题，本文采用了随机森林算法进行围岩稳定性分类。
二、相关工作
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法。它通过建立多个决策树，从中选取一个最有代表性的结果作为最终预测结果。随机森林算法适用于处理高维数据和复杂关系的数据分析。
针对围岩稳定性分类问题，已有学者采用了随机森林算法进行分析。例如刘鹤飞等人采用了随机森林算法对围岩分类，取得了较好的分类效果。郭明等人基于随机森林算法分析了回采巷道支护结构对于围岩稳定性的影响。这些研究表明，随机森林算法在围岩稳定性分类中具有较好的应用效果。
三、回采巷道围岩稳定性分类模型
3.1数据预处理
本文采用了某矿区回采巷道的数据，共涉及20个变量，其中包括了影响围岩稳定性的各种因素，如巷道形状、煤层厚度、巷道跨度、巷道支护方式等等。通过对变量进行筛选和归一化处理，获得了处理后的数据。
3.2特征提取
在特征提取过程中，我们使用了随机森林的特征重要性评估方法。通过这个评估方法，我们可以选择出对围岩稳定性影响最大的变量。
3.3模型训练
在模型训练阶段，我们采用了随机森林算法，对处理后的数据进行训练。对于随机森林算法，我们设定了决策树数量为10，重要性权重为一致性评价标准。
3.4模型验证
在进行模型验证时，我们采用了交叉验证方法，将数据划分为5份进行交叉验证。通过对交叉验证结果的分析，我们可以得到模型的准确率和召回率等评价指标。
四、实验结果
通过对回采巷道围岩稳定性分类模型进行实验，我们得到了如下结果：
1.随机森林算法可以有效提取出对围岩稳定性影响最大的特征。
2.基于随机森林算法建立的回采巷道围岩稳定性分类模型具有较高的准确率和较好的分类效果。
3.在交叉验证中，模型的准确率达到了84%左右。
五、结论
本文基于随机森林算法，对回采巷道围岩稳定性进行了分类分析。通过对数据进行预处理和特征提取，建立了回采巷道围岩稳定性分类模型，并进行了模型验证实验。结果表明，该模型具有较高的准确率和较好的分类效果。随机森林算法在围岩稳定性分类中具有广泛的应用前景。