基于SBG_XGBoost的煤矿安全应急物资储备中心选址研究

• Published in: 煤炭学报 Vol. 49; no. 8; pp. 3535 - 3545
• Main Authors: 刘战豫, 张宇飞
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 河南理工大学工商管理学院能源经济研究中心,河南焦作 454000 01.08.2024; 太行发展研究院,河南焦作 454000%河南理工大学工商管理学院能源经济研究中心,河南焦作 454000
• Subjects: 煤矿安全; emergency material reserve center; 机器学习; 选址; 特征选择; coal mine safety; site selection; machine learning; 应急物资储备中心; feature selection
• ISSN: 0253-9993
• DOI: 10.13225/j.cnki.jccs.2024.0477

TD77; 煤矿安全应急物资储备中心选址优化是推动煤矿安全应急体系建设的重要基础,为提高煤矿安全应急物资储备中心选址的准确度和合理性,提出利用人口因素、交通因素、经济因素和自然因素,建立融合多源空间数据的煤矿安全应急物资储备中心选址机器学习组合模型,提高煤矿安全应急物资储备中心选址的准确度和科学性.利用ArcGIS分别通过渔网划分、空间链接和投影等任务对多源空间数据进行处理,并利用SMOTEENN算法避免数据不均衡的负面影响,从而构建适用于机器学习模型分析的数据集.通过对不同机器学习算法、不同特征选择方法以及不同参数寻优方法进行比较分析,得出XGBoost机器学习算法、Boruta算法和遗传算法在对煤矿安全应急物资储备中心选址分析中,相较于其他机器学习算法、特征选择方法和参数寻优方法其表现更为优异.故基于各自优势,得到煤矿安全应急物资储备中心选址的机器学习组合模型.最后引入SHAP分析方法,对不同特征影响程度、影响方向等进行分析,定量评估输入数据在决策中的贡献,增强模型可解释性.研究结果表明煤矿安全应急物资储备中心选址组合模型性能优异,准确率、精确率、召回率、F1和AUC分别为0.976、0.966、0.989、0.977、0.996,可为选址决策提供有力支持,模型可解释分析也能够为煤矿安全应急物资储备中心选址提供科学参考.