摘要：煤层底板破坏深度的准确预测对于保障煤矿深部开采条件下的安全生产至关重要。针对传统预测方法存在的泛化能力不足问题，本研究提出基于随机森林的煤层底板破坏深度预测模型。通过整合26组数据，选取采深、倾角、采厚及工作面斜长作为特征参数，建立了具有强泛化能力的预测模型，并基于袋外误差的特征重要性评估方法揭示各参数的敏感性规律。研究结果表明，该模型预测结果的均方根误差为7.98m，平均绝对百分比误差控制在20.7%，其中煤层倾角（56%）和工作面斜长（33%）为主控因素，而采厚的影响相对较小。预测的工作面煤层底板破坏深度与传统数值模拟方法(FLAC3D)结果吻合度较高并更符合实际。本研究不仅为煤层底板破坏深度的预测提供了可靠方法，而且构建的特征重要性量化体系可为煤层底板水害防治的关键参数优化提供决策依据。
文章目录
0 引言
1 底板破坏深度影响因素及样本
1.1 煤层底板破坏深度影响因素选取
1.2 工作面底板破坏深度实测数据分析
2 研究方法
2.1 随机森林理论
2.2 算法实现框架
2.3 特征重要性评估
2.4 试验设计与模型验证
3 结果分析
3.1 模型训练与特征重要性分析
3.2 多因素耦合作用机制解析
3.3 模型验证与预测精度
4 应用案例
4.1 研究区概况
4.2 FLAC3D数值模拟
4.3 底板破坏深度预测
5 结论
