随机森林算法在煤自燃温度预测中的应用与优势

"该研究论文探讨了一种基于随机森林算法的煤自燃温度预测模型，旨在解决传统预测模型预测精度低、支持向量机（SVM）模型参数选择要求高以及神经网络模型易于过拟合的问题。研究中，选择了O2浓度、CO浓度、C2H4浓度、CO/ΔO2比值和C2H4/C2H6比值作为煤自燃预警的指标数据，通过数据预处理将其分为学习集和测试集。利用学习集构建随机森林模型，通过优化均方误差值和判定系数（R2）来调整随机森林算法的参数。测试结果显示，随机森林模型在预测煤自燃温度方面的R2值为0.8697，优于PSO-BP神经网络（R2=0.7836）和SVM（R2=0.8350）模型，显示出更高的预测准确性和泛化能力，有效地避免了过拟合问题。" 文章详细内容展开如下： 本文关注的是煤自燃温度预测这一关键问题，由于传统的预测方法存在不足，如预测精度不高，研究人员转而探索基于随机森林算法的新模型。随机森林是一种集成学习方法，由多棵决策树构成，通过集成多个决策树的预测结果来提高整体预测性能。在本研究中，选择了一系列与煤自燃密切相关的指标气体，包括氧气、一氧化碳和乙烯等，用以反映煤自燃过程的变化。 首先，通过煤自燃程序升温实验获取了这些指标气体的数据，然后进行了预处理，将数据分为训练集和测试集。训练集用于构建随机森林模型，通过抽样和特征选择形成多棵决策树，而测试集则用于评估模型的预测效果。在模型构建过程中，采用均方误差和判定系数R2作为优化标准，调整随机森林的参数，以期达到最佳预测性能。 经过对比分析，随机森林模型在测试阶段的R2值为0.8697，远高于使用粒子群优化反向传播（PSO-BP）神经网络模型（R2=0.7836）和SVM模型（R2=0.8350）。这表明随机森林模型在煤自燃温度预测上具有较高的准确性和稳定性，能够更有效地避免过拟合，从而提高了预测的鲁棒性。 该研究的成果对于煤炭储存和运输的安全管理具有重要意义，可以提供更准确的预警信息，预防煤自燃事故的发生，减少经济损失和环境风险。未来的研究可能将进一步优化模型，考虑更多影响因素，或结合其他机器学习方法以提升预测的精确度和可靠性。