【摘 要】
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为了在矿井通风网络发生阻变型故障时，能够快速准确判断出故障位置和故障量，提出1种基于随机森林的通风网络故障位置和故障量诊断方法。利用矿井通风仿真系统IMVS将唐安矿模拟故障生成空间数据集并进行数据预处理，构建基于随机森林的故障诊断模型，并利用该诊断模型对唐安矿矿井通风网络模拟故障位置和故障量进行判断和预测。引用多种方法对模型进行度量，通过唐安矿模拟实验验证基于随机森林的故障诊断模型的有效性。将随机
【机 构】
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辽宁工程技术大学安全科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目（51904143）；
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为了在矿井通风网络发生阻变型故障时，能够快速准确判断出故障位置和故障量，提出1种基于随机森林的通风网络故障位置和故障量诊断方法。利用矿井通风仿真系统IMVS将唐安矿模拟故障生成空间数据集并进行数据预处理，构建基于随机森林的故障诊断模型，并利用该诊断模型对唐安矿矿井通风网络模拟故障位置和故障量进行判断和预测。引用多种方法对模型进行度量，通过唐安矿模拟实验验证基于随机森林的故障诊断模型的有效性。将随机森林和决策树的故障诊断准确率进行对比，研究结果表明：随机森林较决策树故障准确率有进一步的提高，并发现故障地点失误诊断多是相邻巷道，在一定程度上工作人员对故障地点的判断并不受其影响。
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