改进GSM-RFC模型在回采巷道围岩稳定性分级的预测
摘要：为对回采巷道围岩稳定性等级进行准确分类,在分析回采巷道围岩稳定性影响因素的基础上,采用改进网格搜索法(GSM)对随机森林分类(RFC)算法关键参数进行搜索确定.首先对RFC中生成决策树的叶节点最小记录百分比进行最优选值,而后以预测准确率为目标函数,借助改进GSM两次搜索确定RFC关键参数,并对各影响因素重要程度进行排序.从95组现场数据中选取80组作为训练集,15组为测试集,并将预测结果与GSM-RFC、RFC对比.研究结果表明:RFC最优叶节点最小记录百分比为58%,最优分裂属性值为3,最优决策树棵树为420;较GSM-RFC与RFC模型,改进GSM-RFC模型有更高的准确率(97.778%)、Kappa系数(0.970)和较合理的运行时间(482.772s),表明改进GSM-RFC模型具有更好的拟合效果和泛化误差,可以满足工程实际需要.
注: 保护知识产权,如需阅读全文请联系辽宁工程技术大学学报(社会科学版)杂志社
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