一种基于SSA-RF的煤层底板破坏深度的预测方法

本发明公开了一种基于SSA‑RF的煤层底板破坏深度的预测方法，包括以下步骤：结合煤层底板突水的影响因素，收集整理得到较为完善的各因素数据集；然后将初步处理后的数据集分为测试集和训练集；选取所有训练样本数据，建立RF模型，确定好相关参数后输出未优化的底板破坏深度结果；再利用麻雀搜索算法将RF模型进行优化得到RF‑SSA模型，通过该模型输出优化后的底板破坏深度结果。本发明通过利用麻雀搜索算法对RF模型的改进，改善了RF中树的个数和最小叶子点数等超参数是随机设定的、导致结果不稳定的问题；与RF相比，SSA‑RF的收敛速度更快，与实际值对比时，相对误差和均方误差都有明显减小。