金属矿山

作者：黄新典,褚夫蛟

单位：1. 中共贵州省委党校应急管理培训部，贵州 贵阳 550028；2. 山东理工大学资源与环境工程学院，山东 淄博 255000

关键词：采空区,RF算法,RFE算法,逻辑回归理论,K-means聚类,

基金：基金项目：山东省重点研发计划项目（编号：2017CXGC1604）。

采空区危险性分级研究在矿山灾害防治和风险管理中具有重要意义。为克服传统采空区危险性评价指标繁多、计算复杂等问题，提出了一种采空区危险等级快速评价模型。基于110个采空区样本，将随机森林算法（Random Forest， RF）与递归特征消除理论（Recursive feature elimination， RFE）相结合，筛选出对采空区危险性分级信息量贡献较大的指标，克服传统评价指标繁多且不易获取的缺陷，实现采空区评价指标体系精简降维。基于逻辑回归理论得到采空区危险性概率模型，并应用K-means快速聚类算法求得采空区危险性概率的4个聚类中心点，耦合2种算法构建了采空区危险等级快速分级模型，以克服传统采空区危险性评价方法计算复杂、普适性差的缺陷。为验证该评价模型的有效性，基于混淆矩阵对评价模型的准确性进行了验证分析。研究表明：①RQD值、矿柱尺寸布置、岩体结构、采空区高度、地质构造、工程布置、地下可见水赋值为采空区分级评价中信息贡献量较大的指标；②模型分级准确率达到77.4%，第一类错误率降低至6.25%，危险采空区的预测准确率达到93.75%，评价结果可为采空区后续治理提供可靠依据。

来源：2019年第08期

《金属矿山》期刊编辑部

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