本文關(guān)鍵詞： 煤與瓦斯突出 粗糙集 集對(duì)理論 聚類分析法 突出預(yù)測(cè) 熵權(quán)計(jì)算法　出處：《煤礦安全》2015年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了提高煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,運(yùn)用粗糙集方法對(duì)突出多因素原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行約簡(jiǎn),并提取核心判別指標(biāo)。利用集對(duì)理論將核心多指標(biāo)因素綜合應(yīng)用1個(gè)具體的集對(duì)聯(lián)系度模型表達(dá)出來(lái),通過(guò)熵權(quán)計(jì)算法確定各指標(biāo)權(quán)重,結(jié)合聚類分析法,計(jì)算預(yù)測(cè)系統(tǒng)聯(lián)系度之間的同異反距離,按照模式識(shí)別的"擇近原則",來(lái)辨別待測(cè)樣本所屬的類別。以硯石臺(tái)礦區(qū)為例,模型對(duì)檢驗(yàn)樣本的預(yù)測(cè)結(jié)果符合現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際情況。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of coal and gas outburst prediction, rough set method is used to reduce outburst multi-factor original data set. The core discriminant index is extracted. Using the set pair theory, the core multi-index factors are expressed by a specific set pair connection degree model. The weight of each index is determined by the entropy weight calculation method, and the cluster analysis method is used to determine the weight of each index. The similarity, difference and inverse distance between the degree of connection of the prediction system are calculated, and according to the "nearest selection principle" of pattern recognition, the categories of the samples to be tested are identified. Taking Yanshitai mining area as an example, the prediction results of the model for the test samples are in line with the actual situation in the field.
【作者單位】： 西安科技大學(xué)能源學(xué)院;西安石油大學(xué)電子工程學(xué)院;教育部西部礦井開(kāi)采及災(zāi)害防治重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：陜西省創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)資助項(xiàng)目(2012KCT09) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51134019)
【分類號(hào)】：TD713.2

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1495585