基于HA-RF-SHAP的露天煤矿粉尘浓度预测模型.pdf
《基于HA-RF-SHAP的露天煤矿粉尘浓度预测模型.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《基于HA-RF-SHAP的露天煤矿粉尘浓度预测模型.pdf(10页珍藏版)》请在咨信网上搜索。
1、第 卷第 期 年 月西安科技大学学报 金磊,杨晓伟,张浩,等 基于 的露天煤矿粉尘浓度预测模型 西安科技大学学报,():,():收稿日期:基金项目:国家自然科学基金项目()通信作者:金磊,男,江苏徐州人,工程师,:基于 的露天煤矿粉尘浓度预测模型金磊,杨晓伟,张浩,杜勇志,李新鹏,戴春田,周伟(国能宝日希勒能源有限公司,内蒙古 呼伦贝尔 ;中国矿业大学 煤炭精细勘探与智能开发全国重点实验室,江苏 徐州 )摘要:为了有效预测和控制煤矿粉尘浓度,保障煤矿工人健康及环境安全,以宝日希勒露天煤矿现场粉尘监测数据为基础,使用随机森林对粉尘浓度进行预测,提出了 种启发式智能优化算法优化随机森林超参数的方法
2、,通过 、和皮尔逊相关系数 对模型进行评价,采用 可解释模型分析影响露天煤矿粉尘浓度的因素。结果表明:、的最优模型分别为 、和 ;超参数调整使模型整体 指标提升约为 ,提升约为 ,提升约 ;的预测表现最好,训练集与测试集共同作用时,为 ,为 ,为 ,其次是 、;单因素作用时,湿度对于该矿粉尘浓度影响最大,双因素同时影响下湿度和气压对粉尘浓度变化影响最大。研究提供了一个有效的粉尘浓度预测方法,可准确预测粉尘浓度并确定粉尘最影响因素,对矿山粉尘管控具有重要参考价值。关键词:露天煤矿;粉尘浓度预测;启发式算法;模型可解释性中图分类号:文献标志码:文章编号:():开放科学(资源服务)标识码():,(,
3、;,):,第 期金磊,等:基于 的露天煤矿粉尘浓度预测模型 ,;,;,;,:;引言露天开采是中国主要的煤炭开采方式之一,但是在开采过程中各个生产环节均伴随着粉尘的产生 。大量的粉尘不仅污染环境,还会对工人的健康造成危害,而预测粉尘浓度是有效预防这些危害的重要手段。因此,有效预测露天煤矿粉尘浓度具有非常重要的现实意义。随着计算机技术的发展,基于机器学习的粉尘浓度预测研究逐渐成为主流 。等通过 模型预测露天煤矿粉尘浓度,发现影响因素重要性顺序为:湿度 温度 噪声 风速 风向 ;等融合了注意力机制与长短期记忆网络,建立了露天矿 浓度预测模型,该模型具有稳定且精度较高的特点 ;王雅宁建立了用于露天矿粉
4、尘浓度预测的随机森林 马尔科夫模型,该模型的预测精度较高 ;等引入气象参数与生产强度,建立了露天煤矿粉尘浓度预报模型,该模型可有效指导矿山生产设计 ;张易容通过 、模型,选取时间与气象因子,建立了哈尔乌素露天煤矿 浓度预测模型,结果表明 精度较高 ;等通过 模型对露天煤矿粉尘浓度进行预测,将浓度进行严重与不严重分级,结果表明 浓度可能是矿区周边环境污染的前兆 ;等基于露天矿场监测的粉尘浓度数据和气象环境数据,建立了基于 神经网络的粉尘浓度预测模型 ;周旭等通过非线性自回归模型对矿井粉尘浓度进行预测 ;赵耀忠等通过 种机器学习算法,建立了多因素环境影响下的粉尘浓度监测模型 ;霍文等建立了环境因素
5、影响下的粉尘质量浓度预测模型 。上述学者均从不同角度建立了粉尘预测模型,但对于模型的组合优化以及模型可解释性研究较少,而露天煤矿粉尘浓度影响因素众多,合理地探究粉尘浓度影响因素尤为重要。随机森林作为一种经典的机器学习方法 ,因其可以有效处理多维特征以及适用于非线性问题而备受关注。同时,随机森林在处理大量特征时,能够给出特征的重要性排名,这对解释模型具有重要意义。近年来,()被引入到随机森林中,可以直观地展示各个特征对预测结果的贡献程度,因此对使用随机森林来预测露天煤矿粉尘浓度具有一定的研究意义 。文中旨在使用随机森林模型预测露天煤矿粉尘浓度,利用 方法对模型进行解释。基于宝日希勒露天煤矿实时监
6、测数据,分析了多个影响因素与粉尘浓度的关系。在模型训练时,通过种启发式算法对于随即森林超参数进行优化,并且使用了交叉验证方法,以优化模型的预测能力。通过 分析了输入特征的重要性排序,分析了输入特征相互作用下对于模型的预测结果。模型与方法 随机森林随机森林回归算法()是一种集成学习方法,通过同时训练多个决策树来进行回归分析。该算法在构建每个决策树时,都会随机选取一部分解释变量和样本进行训练,可以使每个树都拥有一定的独立性和随机性,从而避免过拟合和提高模型准确性。在结果预测时,随机森林将所有决策树的平均预测值作为最终预测值。当然,由于每个决策树的具体结构和随机性不同,因此会存在决策树之间的矛盾和互
7、补关系,随机森林可以通过平均期望和方差的方法来对这些矛盾和互补进行综合分析,从而更加准确地进行预测,随机森林原理示意如图 所示。随机森林是常用的回归算法,其在不同领域均取得良好的预测效果,具有以下的优点。)训练可以高度并行化,对于大数据时代的大样本训练速度有优势。)由于可以随机选择决策树节点划分特征,这样在样本特征维度很高的时候,仍然能高效的训练模型。)在训练后,可以给出各个特征对于输出的重要性。)由于采用了随机采样,训练出的模型的方差小,泛化能力强。)对部分特征缺失不敏感。?图 随机森林原理 启发式算法 布谷鸟算法布谷鸟算法(,)是一种基于鸟群觅食行为而提出的启发式优化算法。该算法通过模拟布
8、谷鸟个体之间的通讯和协同来寻求最优解,并在此过程中不断优化目标函数。算法中原布谷鸟使整个群体朝着历史最优解方向移动;迁徙布谷鸟通过内部搜索寻找更好的位置;寻食布谷鸟则通过外部搜索来扩大搜索范围。该算法具备计算复杂度低、收敛稳定等特点,在优化问题中有良好的表现。鲸鱼优化算法鲸鱼优化算法(,)是一种基于鲸鱼统一行为模式而提出的启发式优化算法。其核心思想是模拟鲸鱼的协同捕食行为,通过迭代寻找最优解。在优化过程中,算法分别模拟了鲸鱼个体搜索和群体协同行为。鲸鱼个体搜索策略可划分为类:螺旋游动和直线游动;群体协同行为则通过更新目标函数和控制参数不断调整搜索空间。该算法具有全局搜索能力强、鲁棒性、收敛速度
9、快等优点。哈里斯鹰优化算法哈里斯鹰优化算法(,)是一种基于生物协同策略而提出的启发式优化算法,模仿雌性和雄性哈里斯鹰在捕食过程中的竞争和协同行为。在优化过程中,随机分布的哈里斯鹰通过追逐各自感兴趣的捕猎目标,通过协同和竞争来得到更佳的搜索解。该算法具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点。灰狼优化算法灰狼优化算法(,)是一种基于模拟灰狼社群行为而提出的启发式优化算法。算法将灰狼个体分为 、个等级,以模拟群体中不同等级个体之间的竞争和协作。在每次迭代中,狼根据历史最优解自我更新,狼参照 狼和其他 狼的位置更新自身;狼通过探索非主流位置来增加全局搜索的随机性。该算法具有较好的全局搜索能力和优化效果。种
10、启发式算法优化随机森林超参数的原理示意如图 所示。?图 启发式算法优化超参数原理 模型可解释性 是一种可解释性机器学习技术,它基于 值的思想,用来对特征对预测结果的贡献进行量化和可视化 。它通过计算特征的影响程度并提供重要性排序列表。同时以可视化形式展 西 安科技大学学报 年第 卷第 期金磊,等:基于 的露天煤矿粉尘浓度预测模型现特征与输出之间的关系,帮助理解模型的决策过程。的核心原理是基于 值,它是一个经典的合作博弈理论方法。在博弈论中,值用来衡量每个参与者对于最终结果所作出的贡献。在机器学习中,我们可以把模型看做一个博弈模型,特征则成为参与者。计算每个特征的 值,以此量化每个特征对于目标变
11、量的预测贡献度。值的计算公式为()!()!()()()式中 为一个合作博弈的收益函数,在机器学习中即为模型的输出;为参与者的数量,即特征的数量;为参与者的任意组合。值是在 值基础上发展而来的,的计算方法基于一个基准值,通常是数据集上的平均值或者中位数。对于每个样本,将其特征值分成 部分:已知和未知的特征。已知部分用来计算此时此刻特征的 值,未知部分则用于计算其他特征的 值。最后,将所有特征的 值相加,得到每个特征对应的 值。其计算公式根据不同的模型类型会有所不同。模型采用的随机森林算法,计算 值时使用 ,计算公式为(),(,(,)()式中 为特征的索引;为特征的数量;为参与计算的特征的集合;为
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 基于 HA RF SHAP 露天 煤矿 粉尘 浓度 预测 模型
1、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
2、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
3、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
4、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前自行私信或留言给上传者【自信****多点】。
5、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
6、文档遇到问题,请及时私信或留言给本站上传会员【自信****多点】,需本站解决可联系【 微信客服】、【 QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【 服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【 版权申诉】”(推荐),意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:4008-655-100;投诉/维权电话:4009-655-100。