公开(公告)号：CN118153435A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410302914.7

申请日：2024-03-18

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 李艳昌 ,  万乐

IPC: G06F30/27 ,  G06F18/243 ,  G06N3/126 ,  G06N5/01 ,  G06N20/20 ,  G06F111/06 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明涉及煤矿安全技术领域，具体为一种基于NSGA‑II‑RF随机森林模型的煤自燃预测方法，包括基于实验数据，选择合适的表征参数，将煤自然发火过程按温度划分自燃阶段；通过信息增益率比构建RF随机森林模型并使用NSGA‑II多目标遗传算法优化随机森林模型；使用最大值绝对值进行数据标准化处理；使用准确率、精确率、召回率、F1值对模型准确度进行衡量。本发明公开的基于NSGA‑II‑RF随机森林模型的煤自燃预测方法通过实验测量并分析实验过程中各组分气体与温度的关系，将煤自燃划分为对应的温度等级，并基于NSGA‑II多目标遗传算法对随机森林算法进行优化，建立有关温度等级和气体指标的煤自燃预测模型，实现煤自燃温度的精准预测，从而减少矿井火灾事故的发生。