基于随机森林理论的采场稳定性预测研究

来源：中国安全科学学报杂志2018年第3期北京时间：

作者：王杰, 罗周全, 秦亚光, 赵爽

单位：中南大学 资源与安全工程学院, 湖南 长沙 410083

摘要：为预防采场安全事故,选取地下采场地质构造、埋深、围岩强度等10个因素作为采场稳定性预测指标,从收集到的实际采场稳定性数据中选取25组作为训练样本,建立采场稳定性预测的随机森林(RF)模型,通过8组测试数据预测采场稳定性;将该模型预测结果与支持向量机(SVM)模型及人工神经网络(ANN)模型的预测结果进行对比。研究表明:采用RF模型采场稳定性等级预测准确率最高,而使用SVM模型次之,ANN模型的准确率较差;用RF模型能够相对有效地判定采场稳定性。

关键词：随机森林(RF)模型,采场稳定性,支持向量机(SVM),预测准确率,人工神经网络(ANN)

基金资助：国家“十三五”重点研发计划课题(2017YFC0602901);中南大学中央高校基本科研业务费专项资金项目(502221716)。