本文選題：底板突水 + 危險性評價　； 參考：《煤炭學報》2015年01期

【摘要】：為解決煤層底板突水預測難題,提出了基于主成分分析、模糊數(shù)學、粒子群算法以及支持向量機分類的底板突水危險性評價模型,模型以支持向量機分類為基礎,通過主成分分析將多種影響底板突水的因子歸納為構(gòu)造主成分、水文地質(zhì)主成分、煤層信息主成分及開采條件主成分,其中構(gòu)造主成分及水文地質(zhì)主成分為影響底板是否突水的最主要控制因素,模糊化主成分因子,利用粒子群算法優(yōu)化支持向量機分類參數(shù),根據(jù)已有數(shù)據(jù)資料建立了評價模型,并將該模型應用于實際中,得到了準確的預測結(jié)果,為底板突水危險性評價提供了一種新的方法。
[Abstract]:In order to solve the problem of water inrush prediction in coal seam floor, a risk assessment model based on principal component analysis (PCA), fuzzy mathematics, particle swarm optimization (PSO) and support vector machine (SVM) classification was proposed. Through principal component analysis, the factors affecting water inrush of floor are classified as structural principal component, hydrogeological principal component, coal seam information principal component and mining condition principal component. Among them, the structural principal component and hydrogeological principal component are the most important controlling factors that affect the water inrush of the bottom plate. The fuzzy principal component factor is used to optimize the classification parameters of the support vector machine (SVM), and the evaluation model is established according to the existing data. The model is applied to practice, and accurate prediction results are obtained, which provides a new method for evaluating the risk of water inrush on the floor.
【作者單位】： 山東科技大學山東省沉積成礦作用與沉積礦產(chǎn)重點實驗室;山東科技大學地球科學與工程學院;
【基金】：教育部高等學校博士學科點專項科研基金資助項目(20133718110004) 山東省自然科學基金重點資助項目(ZR2011EEZ002) 山東科技大學科研創(chuàng)新團隊支持計劃資助項目(2012KYTD101)
【分類號】：TD745.2

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2042876