基于随机森林算法的矿井涌水量预测

发布时间：2018-05-19 19:28

本文选题：矿井涌水量 + 预测模型　；参考：《煤炭技术》2017年01期

【摘要】：为对矿井涌水量进行准确预测,结合矿山地下水特征,分别选取采空区累积面积、降雨量、充水通道3个影响因素作为研究对象,利用20组矿井涌水量数据作为随机森林预测模型的训练数据集,进行模型的学习训练,另用3组边矿井涌水量数据作为预测模型的测试数据,通过训练好的矿井涌水量预测模型进行测试。
[Abstract]:In order to accurately predict mine water discharge, combined with the characteristics of underground water in mines, three influencing factors, such as cumulative area of goaf, rainfall and water filling channel, were selected as the research object. Using 20 groups of mine water discharge data as the training data set of stochastic forest prediction model, the study and training of the model are carried out, and three groups of side mine water discharge data are used as the test data of the prediction model. The well-trained mine water discharge prediction model is used to test.
【作者单位】：江西理工大学资源与环境工程学院;新疆雪峰爆破工程有限公司;
【分类号】：TD742.1

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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