基于随机森林理论的采场稳定性预测研究

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。     

基于加权线性回归模型组的湖北省工矿事故死亡人数分析预测

以2005-2014年湖北省工矿企业事故死亡人数为基础,通过对时间序列图分析可知,该省工矿企业事故具有明显的周期性、季节性。另外,依据安全系统特征属性,系统近期的状况相对远期的状况对未来预测更具有影响力。因此,各个季节数据的权重应有所不同。综合考虑以上两种情况,提出对4个季节建立不同的线性加权线性回归模型,并进行组合,形成加权线性回归模型组,进而对2015-2016年各个季度进行预测。最后,与传统的时间序列分析方法比较可知,加权线性回归模型组的方法建立的模型显著性、拟合度更高,并且模型的可读性更强、更简单。     

基于变权欧氏距离的矿山生态环境评价与分析

在对欧式距离模型进行优化的基础上,根据不同评价指标对矿山生态环境影响程度的不同,得出评价指标的权重,以环境指标为轴,以Ⅰ等级环境质量水平为原点,结合不同因子权重求出待评价对象的变权欧氏距离。通过对某金属矿山生态环境进行监测,用变权欧氏距离方法建立评价模型,可知月恢复治理/破坏土地面积这一指标对环境影响最大,并得出了环境质量等级以及具体细化数值。与其他评价方法相比,变权欧氏距离可以得出矿山生态环境质量等级和具体等级数值,能够精确地反映出矿山生态环境质量水平。