【摘 要】
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针对以往使用单一因素预测底板破坏深度误差较大的问题,基于开源数据挖掘工具Weka平台,以底板破坏因素为样本应用贝叶斯分类器、支持向量机、神经网络、决策树和随机森林模型
【机 构】
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山东科技大学矿业与安全工程学院,肥城矿业集团单县能源有限公司
【基金项目】
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山东省自然科学基金(2016ZRB019TW)
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针对以往使用单一因素预测底板破坏深度误差较大的问题,基于开源数据挖掘工具Weka平台,以底板破坏因素为样本应用贝叶斯分类器、支持向量机、神经网络、决策树和随机森林模型实现对底板破坏深度数据的整理挖掘分析,从多因素角度出发完成对底板破坏深度的综合预测。平台应用结果表明,工作面斜长、埋深为破坏深度的主要影响因素;神经网络模型的节点错误率最低,决策树模型最高;神经网络和随机森林模型在详细的精度方面准确率达95%;总体分析对比神经网络预测效果最优,能够较好实现对煤矿底板破坏深度的预测。
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