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基于双线性变化与多学习机器算法的矿山下沉估算比选模型
1
作者
何雨森
邓家豪
李骅锦
《金属矿山》
CAS
北大核心
2017年第8期175-180,共6页
研究矿山地表最大下沉值的估算方法具有重要的安全生产意义,该研究的核心及关键问题在于提高估算的精度。本研究基于岩移数据决策、双线性变化及多种学习机器算法,对比筛选估算效果最优的矿山下沉估算方法。首先基于岩移数据决策方法,...
研究矿山地表最大下沉值的估算方法具有重要的安全生产意义,该研究的核心及关键问题在于提高估算的精度。本研究基于岩移数据决策、双线性变化及多种学习机器算法,对比筛选估算效果最优的矿山下沉估算方法。首先基于岩移数据决策方法,确定了采厚、倾角、平均采深、走向长度、倾向长度和覆岩岩性为最大下沉的影响参数;随后基于双线性变化的反推算模型,将倾角项转化为与其他参数相同时域数据以求提高估算精度;最后建立了C&RT、CHAID、Boosting Tree、Random Forest、BPNN和SVR等6种学习机器算法的估算模型。通过实例分析,CHAID和Random Forest方法返回了最差的估算结果,Boosting Tree和C&RT方法的估算结果会出现局部大残差值,BPNN估算时间数倍于其他方法,而SVR模型具有易于操作、耗时较短、精度较高的特点。故本研究认为SVR方法是一种高效可靠的最大下沉估算方法。
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关键词
矿山开采最大下沉
岩移数据决策
双线性变化
学习机器算法
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题名
基于双线性变化与多学习机器算法的矿山下沉估算比选模型
1
作者
何雨森
邓家豪
李骅锦
机构
爱荷华大学机械与工业工程系
成都理工大学环境与土木工程学院
出处
《金属矿山》
CAS
北大核心
2017年第8期175-180,共6页
文摘
研究矿山地表最大下沉值的估算方法具有重要的安全生产意义,该研究的核心及关键问题在于提高估算的精度。本研究基于岩移数据决策、双线性变化及多种学习机器算法,对比筛选估算效果最优的矿山下沉估算方法。首先基于岩移数据决策方法,确定了采厚、倾角、平均采深、走向长度、倾向长度和覆岩岩性为最大下沉的影响参数;随后基于双线性变化的反推算模型,将倾角项转化为与其他参数相同时域数据以求提高估算精度;最后建立了C&RT、CHAID、Boosting Tree、Random Forest、BPNN和SVR等6种学习机器算法的估算模型。通过实例分析,CHAID和Random Forest方法返回了最差的估算结果,Boosting Tree和C&RT方法的估算结果会出现局部大残差值,BPNN估算时间数倍于其他方法,而SVR模型具有易于操作、耗时较短、精度较高的特点。故本研究认为SVR方法是一种高效可靠的最大下沉估算方法。
关键词
矿山开采最大下沉
岩移数据决策
双线性变化
学习机器算法
Keywords
Maximum mining subsidence
decision-making of strata deformation data
Bilinear transformation
Machine learning algorithm
分类号
TD325.2 [矿业工程—矿井建设]
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作者
出处
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1
基于双线性变化与多学习机器算法的矿山下沉估算比选模型
何雨森
邓家豪
李骅锦
《金属矿山》
CAS
北大核心
2017
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