快速準(zhǔn)確判別礦井涌(突)水水源對保障礦井安全生產(chǎn)有重要意義。近年來人類的活動對不同含水層的影響與日俱增,為提高礦井涌(突)水水源判別的準(zhǔn)確性,提出選取地下水中7種常見離子濃度,和能夠充分反映人類活動痕跡的硝酸根離子濃度及化學(xué)需氧量作為水化學(xué)判別指標(biāo),采用隨機(jī)森林模型進(jìn)行礦井涌(突)水水源判別。為驗證選取指標(biāo)和判別方法的有效性,以大孤山鐵礦為例,將數(shù)據(jù)輸入隨機(jī)森林模型進(jìn)行100次交叉驗證,并將驗證結(jié)果與支持向量機(jī)模型和極限學(xué)習(xí)機(jī)模型進(jìn)行比較。結(jié)果表明,隨機(jī)森林模型預(yù)測結(jié)果穩(wěn)定性較強(qiáng),預(yù)測正確率不容易波動;隨機(jī)森林在建模過程中參數(shù)擁有寬廣的適應(yīng)范圍。樹的棵數(shù)為50時,訓(xùn)練誤差趨于穩(wěn)定,改變樹的棵數(shù)對預(yù)測結(jié)果沒有實際影響,而其余二者對參數(shù)選取較為敏感;隨機(jī)森林的參數(shù)可以通過袋外數(shù)據(jù)(OOB)錯誤率簡單地得到,而其余二者參數(shù)調(diào)整時需要通過交叉驗證的方式才可以取得;隨機(jī)森林對訓(xùn)練樣本進(jìn)行驗證,正確率可達(dá)100%,對測試樣本進(jìn)行驗證,正確率可達(dá)97.38%,兩項精度均優(yōu)于支持向量機(jī)與極限學(xué)習(xí)機(jī);隨機(jī)森林模型擁有更高的預(yù)測精度和魯棒性,在礦井涌(突)水水源判定方面有較好的應(yīng)用前景。

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【部分圖文】：

圖8ELM性能測試

g(x)=1/(1+e-x)(8)2.5對比結(jié)果

圖1隨機(jī)森林模型計算原理

Step3進(jìn)行決策。根據(jù)生成的k棵決策樹分類器對新的測試數(shù)據(jù)xt進(jìn)行預(yù)測,分類結(jié)果按每棵樹分類器的投票多少而決定。詳細(xì)計算過程如圖1所示。1.2隨機(jī)森林決策樹構(gòu)建原則

圖2隨機(jī)森林中的一棵CART樹

對劃分好的集合Sd1如果其Gini(Sd1)大于設(shè)定值則選取另一個特征值重復(fù)上述劃分過程。經(jīng)過上述不斷的劃分會形成如圖2所示的一棵樹。新的測試數(shù)據(jù)xt會按照m的條件分配到不同劃分好的集合中。決策樹將分配到的集合中概率最高的類別認(rèn)為是xt的類別。經(jīng)過多次不同的劃分后找到實數(shù)C#使得....

圖3研究區(qū)地質(zhì)與實驗樣本分布

研究區(qū)為大孤山鐵礦周邊地區(qū),距鞍山市東南12km。研究區(qū)為丘陵地形,南北高中間低,多年平均降雨量720.6mm,礦坑西部有河流從南向北流過。研究區(qū)主要地層為第四系地層、下白堊統(tǒng)地層、太古宇地層。其中第四系地層主要為黏土,其余地層為同時期侵入巖以花崗巖為主。受寒嶺斷裂的控制,形....

本文編號：3935140