利用随机森林回归模型预计水平移动系数

发布时间：2017-12-19 02:00

  本文关键词：利用随机森林回归模型预计水平移动系数

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【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。
【作者单位】： 中国矿业大学环境与测绘学院;江苏省资源环境信息工程重点实验室;中国建筑西南勘察设计研究院有限公司深圳分公司;
【基金】：国家自然科学基金项目(编号:41272389) 江苏高校优势学科建设工程项目(编号:SZBF2011-6-B35)
【分类号】：TD325.2
【正文快照】： 水平移动系数b是概率积分法开采沉陷预测不可或缺的重要参数之一[1-2],其取值的准确性对于精确获取矿区地表移动变形预计结果具有决定性作用。影响水平移动系数的因素多而复杂,难以采用简单的力学模型和经验公式进行描述。在实际工作中,该值往往依靠建立地表观测站实测获取,尽

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本文编号：1306434