基于多模型融合的煤与瓦斯突出预测技术研究

《Frontiers in Big Data》：Study on coal and gas outburst prediction technology based on multi-model fusion

本研究提出一种基于Stacking集成学习与注意力机制（Attention）的多模型融合框架，通过整合支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和K近邻（KNN）作为基学习器，并引入XGBoost（XGBoost）作为元学习器，显著提升了煤与瓦斯突出预测的准确性与鲁棒性。实验结果表明，该融合模型在F1分数（F1-score）和均方误差（MSE）等指标上优于单一模型，为煤矿安全预警提供了可靠的技术支持。

　　

1 引言

煤与瓦斯突出是煤矿开采过程中的重大安全隐患，尤其在地质条件复杂的区域，开采活动的深化进一步加剧了井下条件的复杂性，增加了突出事件的频率和严重性。因此，开发准确可靠的煤与瓦斯突出预测模型至关重要。以往的研究已开发了多种预测方法，包括钻孔突出初始速度法、钻屑指标法、数学评价模型以及基于人工智能（AI）和机器学习（ML）的模型。随着AI技术的快速发展，为提升预测准确性提供了新的机遇。例如，Fan等人使用萤火虫算法（FA）改进支持向量机（SVM）模型来预测煤与瓦斯突出，并验证了其整体性能；Liu等人使用粒子群优化（PSO）算法优化的最小二乘支持向量机，确认了其在焦作市九里山煤矿瓦斯突出数据上的有效性；Zheng等人使用XGBoost预测并分析了煤与瓦斯突出指标的贡献率分布。然而，这些研究往往将煤与瓦斯突出预测视为孤立任务，忽略了其固有的不确定性和复杂底层机制，可能导致单一模型因随机性和过拟合而泛化能力差。为此，本研究提出了一种新颖的多模型融合预测方法，整合注意力机制来分析煤与瓦斯数据的贡献率。

2 数据分析

2.1 研究概况与数据来源

煤与瓦斯突出受四大主要因素影响：地质条件、煤层特性、瓦斯相关因素和操作实践。基于现场观测，这些因素进一步细分为14个具体元素，包括煤层深度、地质构造、煤层厚度变化、软层厚度变化、煤层角度、煤层厚度、软和坍塌煤层、煤层坚固性系数、绝对瓦斯涌出量、瓦斯体积分数、瓦斯初始释放速度、炮煤、落渣情况、钻孔动力现象。煤与瓦斯突出的风险等级（L）根据喷出煤量分为五类。本研究使用了从1984年到2009年从平顶山煤矿收集的煤与瓦斯突出数据，前50个数据点作为训练集，最后10个数据点保留用于测试。

2.2 数据处理

在将训练数据输入模型之前，必须通过识别和处理任何异常来仔细预处理数据集。第一步，应用Pauta准则建立异常值阈值，偏离均值超过三个标准差的数据点被视为异常值，这些异常值被移除，其相应条目设置为空值。第二步，通过提取每个缺失条目之前和之后的五个数据点来填充缺失值，本研究使用拉格朗日插值来估计缺失数据。插值基础函数l_i(x)和插值值L_n(x)的计算基于已知值y_i和索引x。

2.3 相关性分析

确定煤与瓦斯突出严重程度的主要指标是喷出煤量。通过皮尔逊相关性分析， rigorously investigate both the interrelationships among the various influencing factors and their individual correlations with the quantity of coal thrown。相关性结果随后根据Zhang等人建立的强弱相关性分区进行分类，结果显示A5、B3、D2、A4、B2和A3六个因素表现出中到高相关性水平，因此被选为模型的输入变量。

3 方法

3.1 XGBoost原理

XGBoost是一种 prominent and highly efficient boosting集成学习算法，代表梯度提升决策树（GBDT）模型的高级演化。其预测输出由多个树的函数求和构成，损失函数包括训练误差和正则化项，通过贪婪算法和二阶泰勒展开来优化目标函数，计算增益以确定最佳分割点。

3.2 注意力机制

注意力机制接收Stacking模型的输出作为输入，并自适应地分配权重给输入特征，从而强调最相关的特征并抑制较不重要的特征，促进更准确的特征选择。其结构包括输入特征、隐藏状态、注意力权重和最终输出，通过计算相关性得分和 softmax 归一化来生成注意力权重，最终输出是加权和的组合。

3.3 多模型融合用于煤与瓦斯突出预测

Stacking模型的性能直接受基模型数量影响，通常推荐使用3-5个基模型以避免冗余和过高计算成本。基于各种基学习器的预测能力，本研究选择高性能模型作为Stacking模型的第一层基学习器，包括RF、SVM和KNN， due to their robust learning capacities and theoretical foundations。第二层选择具有强泛化能力的模型来聚合和纠正训练集中多个基学习器的偏差，同时通过集成策略减轻过拟合，因此使用Attention-XGBoost作为元学习器。整体架构涉及数据分割、基学习器训练、预测生成和新数据集构建，通过交叉验证防止过拟合，确保每个数据点仅在训练中使用一次。

4 实验与评估

4.1 模型评估指标

为评估提出的AXGBoost-Stacking模型的预测性能，并与其他Stacking模型（如SVM-Stacking、RF-Stacking和KNN-Stacking）进行比较，本研究使用均方误差（MSE）、平均误差（ME）和F1分数作为评估指标。MSE和ME计算公式基于真实值和预测值之间的差异，F1分数结合了精确率（Precision）和召回率（Recall）。

4.2 预测结果比较

4.2.1 输入特征贡献分析

输入特征包括A5、B3、D2、A4、B2和A3，输出为喷出煤量。特征重要性分析显示，A5、B3和D2在不同模型中具有高特征重要性，与皮尔逊相关性结果一致。基于AUC值的参数调优，XGBoost和SVM模型表现出 superior predictive performance。

4.2.2 Stacking模型预测性能分析

使用SVM、RF、KNN和XGBoost作为元学习器进行对比分析，结果显示Stacking集成模型在预测准确性上优于单一模型，尤其当基学习器既强且互不相关时。 proposed AXGBoost-Stacking model achieves higher prediction accuracy, 与Xie等人的研究相比，本方法展示了更优的预测性能。

5 结论

本研究整合了AI和ML领域的先进算法技术，通过在Stacking集成框架内利用多种算法从不同视角解释数据空间和结构，实现了模型间的优势互补，获得了最佳预测结果。实验表明，特征贡献分析能有效量化每个特征的重要性，Stacking集成学习算法在煤与瓦斯突出预测中具有强预测准确性和 significant application。主要贡献包括：通过皮尔逊相关性分析和特征重要性评估，识别出煤层角度、煤层坚固性系数和落渣情况作为关键因素；与单一模型相比，Stacking集成模型有效整合了各基学习器的优势，提升了整体预测准确性；由于模型复杂性和小数据规模导致的过拟合风险，采用交叉验证来防止过拟合，未来研究将引入对抗学习或大规模模型来有效扩展和验证数据集。