局部加权随机森林在冲击地压等级预测中的应用

"这篇研究论文探讨了利用局部加权随机森林方法预测煤矿冲击地压危险性等级的问题。文章中提到的局部加权学习方法结合了随机森林算法，以提高预测模型的准确性。在考虑多种影响因素如煤层厚度、煤层倾角、开采深度、顶板岩性、地质构造、开采方法、煤柱存在与否以及采煤工艺等的基础上，通过欧氏距离函数计算样本间的距离，构建了预测模型。" 正文: 冲击地压是煤矿开采过程中的一种严重安全问题，它可能导致严重的设备损坏和人员伤亡。为预防这种灾害，对冲击地压的危险性等级进行预测至关重要。王彦彬、田洪斌和李昕璐在他们的研究中提出了一种基于局部加权随机森林的预测模型，该模型旨在提供更准确的危险性等级预测。 局部加权学习是一种动态调整权重的机器学习方法，它根据训练样本与待预测样本的相似度来调整权重，使得近邻样本的影响力更大，从而提高模型的局部适应性。在本研究中，随机森林作为分类器被选中，因为其具有良好的分类能力和处理高维数据的能力。随机森林是由多个决策树组成的集成学习方法，通过随机特征选择和样本来降低过拟合风险。 研究团队收集了17组冲击地压数据，并采用其中14组数据训练模型，剩下的3组作为测试数据。为了评估模型的性能，他们采用了十折交叉验证法，这是一种常用的模型评估手段，通过将数据集分成十份，每次用九份训练，一份测试，反复进行十次，最终取平均结果。通过与基于决策树和朴素贝叶斯的模型对比，结果显示局部加权随机森林模型的预测准确率显著提升。 研究结论指出，采用局部加权随机森林方法建立的预测模型具有更好的泛化性能，能够更准确地预测冲击地压的危险性等级。这一成果对于煤矿安全生产管理和灾害预防具有重要的理论和实践价值，有助于提前采取措施减少冲击地压事故的发生。 关键词涉及到的主题包括冲击地压的预测、危险性等级划分、局部加权学习的运用、随机森林算法以及模型评估的十折交叉验证技术。这些关键词反映了研究的核心内容和技术手段，对于理解和应用该模型有关键指导意义。 这篇论文发表在《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》第36卷第7期，属于行业研究领域，展示了在数据挖掘和矿产安全领域的最新研究成果。