基于数据挖掘算法的底板破坏深度预测

发布时间：2018-03-01 07:45

  本文关键词： 数据挖掘 底板破坏深度 Weka平台 贝叶斯分类器 支持向量机 神经网络 决策树 随机森林　出处：《煤炭工程》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对以往使用单一因素预测底板破坏深度误差较大的问题,基于开源数据挖掘工具Weka平台,以底板破坏因素为样本应用贝叶斯分类器、支持向量机、神经网络、决策树和随机森林模型实现对底板破坏深度数据的整理挖掘分析,从多因素角度出发完成对底板破坏深度的综合预测。平台应用结果表明,工作面斜长、埋深为破坏深度的主要影响因素;神经网络模型的节点错误率最低,决策树模型最高;神经网络和随机森林模型在详细的精度方面准确率达95%;总体分析对比神经网络预测效果最优,能够较好实现对煤矿底板破坏深度的预测。
[Abstract]:Aiming at the problem of using single factor to predict the failure depth error of the bottom plate in the past, based on the open source data mining tool Weka platform, using Bayesian classifier, support vector machine and neural network as samples, the failure factor of the bottom plate is used as the sample. The decision tree and stochastic forest model are used to analyze the data of floor damage depth, and to forecast the depth of floor damage from multi-factor angle. The application results of platform show that the face slanting length, The neural network model has the lowest node error rate and the highest decision tree model. The accuracy of neural network and stochastic forest model is 95 in detail, and the prediction effect of neural network is the best, which can be used to predict the destruction depth of coal mine floor.
【作者单位】： 山东科技大学矿业与安全工程学院;肥城矿业集团单县能源有限公司;
【基金】：山东省自然科学基金(2016ZRB019TW)
【分类号】：TD745.2

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本文编号：1551033