基于回归分析的采煤工作面支架初步选型探究

作者：李明

来源：能源与环保, 2023, 45(11): 61-69.

DOI：10.19389/j.cnki.1003-0506.2023.11.009

• 支架选型
• 机器学习
• 回归算法
• 工作面基本参数
• 有效性检验

液压支架的合理选型是采场空间安全的重要保证。针对采用经验估算法预测支架支护阻力进行支架选型的方法存在预测不准确的问题，提出了基于回归算法的采煤工作面支架选型方法，通过收集100个不同条件下工作面的煤层赋存条件、工作面基本参数和“三机”配套情况为数据集，分别对支架工作阻力、支撑高度和可缩量建立基于决策树、随机森林、支持向量机的回归模型，并通过基于PVD的回归算法进行有效性检验，以均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和预测准确率（R2）作为性能评估指标对于模型的预测效果进行分析。结果表明，决策树和随机森林回归对于支架选型3个重要参数的预测准确最高率达到83.5%、90.7%以及89%,通过PVD降维后建立的回归模型准确率达到88.4%、87.2%和83.8%,说明回归算法在支架初步选型中有不错的效果。该方法能够应用于工作面支架选型，为煤矿工作面未采时进行支架初步选型提供新思路。

• 单位
  天地科技股份有限公司; 中国矿业大学（北京）