一种基于随机森林算法的浆液渗透时空规律预测方法

本发明涉及一种基于随机森林算法的浆液渗透时空规律预测方法，包括步骤如下：S1.数据采集与融合，通过多途径采集浆液渗透数据，构建原始数据集，再采用多源数据融合机制；S2.数据预处理，采用K近邻算法(KNN)填充S1原始数据集中缺失值，再划分为训练集和测试集；S3.模型优化与训练，获得优化后的随机森林模型；S4.模型评估；S5.特征重要性分析，计算并输出特征权重贡献；S6.预测应用与不确定性表达，绘制渗透距离随时间变化的散点图，计算并输出每一预测时刻对应的置信区间；S7.模型校正与自学习，构建闭环自学习机制。该方法构建高效精准的预测模型，能够在不同条件下快速预测浆液渗透距离随时间的变化规律。