基于SVM、朴素贝叶斯和决策树的回采巷道稳定性分类研究
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更新于2024-09-02
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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。
2020-05-07 上传
2020-06-25 上传
2024-10-25 上传
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