本文關(guān)鍵詞： 數(shù)據(jù)挖掘 底板破壞深度 Weka平臺 貝葉斯分類器 支持向量機 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 決策樹 隨機森林　出處：《煤炭工程》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對以往使用單一因素預(yù)測底板破壞深度誤差較大的問題,基于開源數(shù)據(jù)挖掘工具Weka平臺,以底板破壞因素為樣本應(yīng)用貝葉斯分類器、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹和隨機森林模型實現(xiàn)對底板破壞深度數(shù)據(jù)的整理挖掘分析,從多因素角度出發(fā)完成對底板破壞深度的綜合預(yù)測。平臺應(yīng)用結(jié)果表明,工作面斜長、埋深為破壞深度的主要影響因素;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的節(jié)點錯誤率最低,決策樹模型最高;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和隨機森林模型在詳細的精度方面準確率達95%;總體分析對比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測效果最優(yōu),能夠較好實現(xiàn)對煤礦底板破壞深度的預(yù)測。
[Abstract]:Aiming at the problem of using single factor to predict the failure depth error of the bottom plate in the past, based on the open source data mining tool Weka platform, using Bayesian classifier, support vector machine and neural network as samples, the failure factor of the bottom plate is used as the sample. The decision tree and stochastic forest model are used to analyze the data of floor damage depth, and to forecast the depth of floor damage from multi-factor angle. The application results of platform show that the face slanting length, The neural network model has the lowest node error rate and the highest decision tree model. The accuracy of neural network and stochastic forest model is 95 in detail, and the prediction effect of neural network is the best, which can be used to predict the destruction depth of coal mine floor.
【作者單位】： 山東科技大學(xué)礦業(yè)與安全工程學(xué)院;肥城礦業(yè)集團單縣能源有限公司;
【基金】：山東省自然科學(xué)基金(2016ZRB019TW)
【分類號】：TD745.2

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本文編號：1551033