多因素底板破坏深度预测：数据挖掘与Weka平台的应用

本文主要探讨了"基于数据挖掘算法的底板破坏深度预测"这一主题，针对煤炭开采中底板破坏深度预测的挑战，传统的单一因素预测方法往往存在较大误差。研究者利用开源的数据挖掘工具Weka平台，对底板破坏的各种因素进行深入分析，包括工作面斜长、埋深等，通过贝叶斯分类器、支持向量机、神经网络、决策树和随机森林等多种机器学习模型，对底板破坏深度数据进行综合预测。 首先，通过对这些算法的应用，研究团队发现工作面斜长和埋深是影响底板破坏深度的关键因素，这强调了在预测过程中考虑多因素的重要性。在模型性能评估方面，结果显示神经网络模型的节点错误率较低，而决策树模型的准确性相对较差。在具体的精度测试中，神经网络和随机森林模型的准确率高达95%，显示出较高的预测能力。 通过对所有模型的对比分析，结论是神经网络模型在预测效果上表现出色，能够在复杂的数据环境中更有效地估计煤矿底板破坏深度，这对于提高矿产开采过程中的安全性以及优化资源管理具有重要意义。此外，文中还提到了研究的具体背景，如山东省自然科学基金项目的资助，以及作者白丽扬等相关研究者的介绍，以及参考文献的引用格式。 这篇研究为煤矿开采行业提供了一种科学且精确的底板破坏深度预测方法，对于优化煤矿开采工艺，减少资源浪费，以及防止安全事故的发生具有实用价值。通过数据挖掘技术的应用，煤炭开采行业的可持续发展得到了有力的支持。