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基于网格优化双层随机森林的采空区煤氧化升温预测研究
1
作者
张春
隋彦臣
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期177-183,共7页
为了对采空区煤氧化升温的温度进行预测,在内蒙古某煤矿16402综放工作面进行长期的采空区气体和温度观测实验,采集到准确的采空区煤氧化升温过程中气体及温度数据,提出1种基于网格优化双层随机森林(WG-DRF)的采空区煤氧化升温预测方法,...
为了对采空区煤氧化升温的温度进行预测,在内蒙古某煤矿16402综放工作面进行长期的采空区气体和温度观测实验,采集到准确的采空区煤氧化升温过程中气体及温度数据,提出1种基于网格优化双层随机森林(WG-DRF)的采空区煤氧化升温预测方法,用该方法构建预测模型并与传统随机森林、BP神经网络和支持向量回归模型的预测结果进行对比。研究结果表明:WG-DRF模型预测的平均绝对误差MAE,均方误差MSE,决定系数R~2分别为1.725,6.158,0.903,优于其他模型。通过更换数据集对WG-DRF方法进行测试,验证双层随机森林模型具有较强的泛化性。研究结果可为采空区煤氧化升温的温度预测提供参考。
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关键词
采空区
煤氧化升温
温度预测
网格优化双层随机森林
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职称材料
题名
基于网格优化双层随机森林的采空区煤氧化升温预测研究
1
作者
张春
隋彦臣
机构
辽宁工程技术大学安全科学与工程学院
辽宁工程技术大学矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期177-183,共7页
基金
国家自然科学基金项目(52174183,51774170)。
文摘
为了对采空区煤氧化升温的温度进行预测,在内蒙古某煤矿16402综放工作面进行长期的采空区气体和温度观测实验,采集到准确的采空区煤氧化升温过程中气体及温度数据,提出1种基于网格优化双层随机森林(WG-DRF)的采空区煤氧化升温预测方法,用该方法构建预测模型并与传统随机森林、BP神经网络和支持向量回归模型的预测结果进行对比。研究结果表明:WG-DRF模型预测的平均绝对误差MAE,均方误差MSE,决定系数R~2分别为1.725,6.158,0.903,优于其他模型。通过更换数据集对WG-DRF方法进行测试,验证双层随机森林模型具有较强的泛化性。研究结果可为采空区煤氧化升温的温度预测提供参考。
关键词
采空区
煤氧化升温
温度预测
网格优化双层随机森林
Keywords
goaf
coal oxidation temperature rise
temperature prediction
grid optimization double-layer random forest
分类号
X936 [环境科学与工程—安全科学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于网格优化双层随机森林的采空区煤氧化升温预测研究
张春
隋彦臣
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024
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