SVM、朴素贝叶斯与决策树：回采巷道围岩稳定性分类预测的算法比较

本文主要探讨了回采巷道围岩稳定性分类预测的方法，针对这一关键的煤矿开采问题，作者利用SVM分类机、朴素贝叶斯分类器和决策树三种常见的机器学习算法进行了深入研究。通过对7个非线性因素，如围岩强度指标（σDing、σMei、σDi）、地质条件和生产技术等因素的分析，这些因素被认为对巷道稳定性有显著影响。 首先，文章介绍了回采巷道围岩稳定性的重要性及其复杂性，国内外学者对此问题的研究虽然有一定成果，但尚未找到一种通用且准确的分类方法。不同的研究方法，如模糊聚类分析、灰色Fuzzy聚类分析和ISODATA聚类分析，都有各自的局限性，无法全面评估哪种算法最适合于该领域的研究。 接着，作者选择SVM（支持向量机）、朴素贝叶斯分类器和决策树，因为它们在处理非线性关系和准确性方面表现出色。通过Matlab和WEKA软件以及粗糙集理论，作者对这些算法进行了详细的理论介绍，并将其应用于实际的回采巷道围岩稳定性分类预测中，以期提高预测精度。 在实验部分，作者详细对比了三种算法在详细精度、混淆矩阵和节点错误率等方面的性能。结果显示，决策树算法在这方面的表现相对较差，可能不适合用于回采巷道围岩稳定性的分类预测。相比之下，SVM算法的预测效果优于朴素贝叶斯分类器，显示出其在处理复杂非线性关系时的优势。 结论部分，文章强调了使用SVM进行回采巷道围岩稳定性预测的可行性，但同时也指出未来还需要进一步研究和优化，以提高预测的精确性和鲁棒性。这项工作对于提升煤矿开采过程的安全性和效率具有重要的实际应用价值，也为相关领域的研究者提供了一个参考框架。 本文通过实证分析，为解决回采巷道围岩稳定性分类预测问题提供了一种有效的策略，SVM算法在其中展现出较强的潜力，但仍需进一步探索其他可能的改进方法以实现更精准的预测。