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基于PCA-Fisher判别分析模型的煤与瓦斯突出危险等级预测方法研究
  • 231
  • 126
  • 作者

    陈建平董军吕相伟

  • 单位

    辽宁工程技术大学矿业学院

  • 摘要
    为了提高煤与瓦斯突出预测精度,选取瓦斯含量、瓦斯压力、瓦斯放散初速度等11个因素作为判别指标,将煤与瓦斯突出强度分为无突出、小型突出、中型突出、大型突出4个等级。利用贵州黔西北煤矿资料中的28组数据作为训练学习样本,建立了煤与瓦斯突出危险等级预测的PCA-Fisher判别分析模型,再利用资料中其余6组数据作为预测样本,对该模型进行检验和应用,并与BP神经网络模型和Fisher判别模型的判别结果进行比较。结果表明:PCA-Fisher判别模型具有更高的准确性和可靠性,可以对煤与瓦斯突出危险等级进行有效预测。
  • 关键词

    瓦斯含量瓦斯压力煤与瓦斯突出PCA-Fisher判别分析BP神经网络危险等级预测

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    这篇文章属于“煤与瓦斯突出预测预警技术”专题（10篇）

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