基于SVM、朴素贝叶斯和决策树的回采巷道稳定性分类研究

该文章主要探讨了上行开采回采巷道的布置与围岩控制问题，以郭屯煤矿首采区的实际条件为背景。研究者采用UDEC模拟软件对六种巷道布置方案进行了深入分析，并最终确定了内错式布置方式，内错距离设定为4米。在这个基础上，针对选定的巷道布置，文章提出了三种巷道支护方案，考虑了理论计算和3下煤层的实际参数，其中包括两帮每边打4根锚杆，间距为800毫米。 在选择巷道支护方法时，文中运用了统计学习方法，如支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯和决策树，对回采巷道围岩稳定性进行分类和预测。通过对比不同算法在相对绝对误差、相对均方根误差、节点错误率和建模耗时等方面的性能，发现决策树在这些指标上表现不佳，而朴素贝叶斯在节点错误率控制和建模速度上优于SVM。 具体实验中，通过SVM、朴素贝叶斯和决策树对影响巷道稳定性因素的7个指标进行训练和分类，利用WEKA和MATLAB软件结合粗糙集理论对8组样本进行预测。结果显示，SVM和朴素贝叶斯分类器的准确率分别为75%，而决策树的准确率为62.5%。通过对16组样本的详细精度、混淆矩阵和节点错误率的评估，作者确认SVM在精度方面表现出色，而朴素贝叶斯在控制错误率和模型构建时间上有优势。 总结来说，文章的贡献在于通过实证分析证实了SVM在回采巷道围岩稳定性分类中的优越性，同时指出朴素贝叶斯在特定场景下的适用性。此外，研究还提供了关于巷道布置和支护参数选择的实际指导，对于提升煤矿开采过程中的巷道稳定性管理具有实际意义。石永奎教授作为主要作者，展示了他在矿山岩层控制和矿业信息技术领域的专业知识和经验。