增强CART回归算法提升煤矿瓦斯涌出量预测精度

在煤炭开采过程中，预测采煤工作面的瓦斯涌出量是一项关键任务，它属于机器学习领域中的回归问题。传统的预测方法如CART（Classification And Regression Trees）决策树回归算法因其规则抽取简便、准确性高和可解释性强而受到青睐。然而，CART算法存在稳定性差、容易过拟合的问题，特别是其每个叶节点的输出固定不变，无法灵活适应数据的动态变化。 另一种常用方法是支持向量机（Support Vector Machine，SVM），它以其良好的鲁棒性和通过最小化结构化风险提高模型泛化能力的特点著称。然而，SVM在处理高维数据时，由于算法复杂度较高，导致建模效率低下，不适合大规模数据处理。 为了克服这些局限，研究人员提出了一个增强CART回归算法。该算法的主要改进在于将每个CART决策树的叶节点输出部分替换为支持向量机模型。这样做的好处是可以利用SVM的灵活性，使得叶节点的输出可以根据输入数据实时调整，从而更好地模拟真实数据的变化趋势。 经过实际应用，增强CART回归算法相较于传统方法，在采煤工作面瓦斯涌出量预测方面的精度有了显著提升。这表明，结合CART的简单性和SVM的泛化能力，可以有效提高预测模型的性能，对于优化煤矿安全管理和减少瓦斯事故具有重要的实践价值。 关键词：瓦斯涌出量预测、预测精度、CART算法、支持向量机、煤与瓦斯突出 这篇论文主要探讨了如何通过增强CART回归算法改进瓦斯涌出量预测，以提升预测的精确性和适应性。这种方法的应用为煤矿安全提供了科学依据和技术支持，对于提升煤炭开采过程中的风险管理具有重要意义。