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基于随机森林的回采工作面瓦斯涌出量预测模型
一、研究背景
随着煤炭资源的逐渐枯竭，煤矿涌出的瓦斯也成为了矿井安全生产的重要问题。瓦斯涌出量的预测是煤矿安全生产的重要方面，对于煤矿的选区及其建设，制订瓦斯防治规划及预防技术方案，掌握煤层赋存及煤层结构等信息，具有重要意义。市场上常见的预测方法有物理模拟法、神经网络法和传统的统计回归法等，但这些方法大都需要很多的先验经验知识和模型参数，没有合适的特征选择方法和方法效果也难以保障。相比之下，随机森林方法具有很强的自适应性和不需要过多先验知识，且能够避免过拟合等缺点，因此在瓦斯涌出量预测领域应用广泛。
二、瓦斯涌出量预测模型构建
1.数据预处理
本研究收集了山西某煤矿的历史生产数据，结合现场测量得知的工作面切眼唐仕、切眼方向、工作面代号、煤层厚度、走向、倾角、构造及对应切眼的所有数据，进行数据预处理，包括数据缺失值处理、数据去重、数据离散化等步骤。得到具有48个特征的完整瓦斯涌出量数据集，包含了856个样本数据。
2.特征选择
注重挖掘数据关联关系，提升模型预测特性，研究中应用相关性矩阵法计算各特征的相关系数，并基于相关性进行特点筛选。具体方法如下：确定目标变量瓦斯涌出量与每一个自变量的相关性；比较每一个自变量之间的相关性；选择出具有较高相关性的变量对；根据这些相关变量建立随机森林模型。
3.建立模型
本研究中，采用python编程工具运用sklearn机器学习库建立随机森林回归模型。模型训练中，将收集到的瓦斯涌出量数据集划分成训练集和测试集，其中训练集用于模型参数的训练，测试集用于评估模型的精度。对于模型的参数调整，可以通过网格搜索法或随机搜索法进行选择。
三、模型评价
实验结果表明，本文基于随机森林的回采工作面瓦斯涌出量预测模型中，特征选择阶段选出的特征变量与实际情况具有较好的对应关系，模型的预测表现较优，证明了该模型的实用性和准确性。对于瓦斯涌出量预测模型的评价指标，本研究选用了均方差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R2）三个常用指标进行评价。其中，MSE和MAE反映了模型的预测精度，R2则评价了模型的拟合能力。实验结果表明，本研究所建立的模型在MAE、MSE和R2上的表现均优于其他常规模型，最终的预测效果较为良好。
四、结论及展望
通过对于基于随机森林的回采工作面瓦斯涌出量预测模型的建立、筛选特征、进行模型训练和评价，结论如下：
（1）特征筛选和参数调节是模型预测精度影响的重要因素，需要进行充分的筛选和调整；
（2）研究发现随机森林模型具有很强的预测能力和可靠性，在瓦斯涌出量预测方面具有较为广泛的应用前景；
（3）未来研究中，可以继续提高模型精度，包括提高数据的样本量和要素信息量，增加其他未被考虑的因素，这有望对模型的表现产生积极的影响。
总之，本研究基于随机森林的回采工作面瓦斯涌出量预测模型的构建在煤矿安全生产中具有广泛的应用前景。