【摘要】：為準(zhǔn)確預(yù)測煤與瓦斯突出,將主成分分析(PCA)法與聚類分析法相結(jié)合,建立了PCA-聚類分析模型對煤與瓦斯突出預(yù)測。利用主成分分析方法提取貢獻(xiàn)率為原始變量85.28%的4個主成分代替原來的8個變量,并且計算了4個主成分的綜合得分。將提取出的4個主成分作為系統(tǒng)聚類分析的輸入變量,輸入SPSS中得到譜系圖。結(jié)果表明該模型能夠預(yù)測煤與瓦斯突出,為煤與瓦斯突出預(yù)測提供了新方法。
[Abstract]:In order to accurately predict coal and gas outburst, the principal component analysis (PCA) method was combined with cluster analysis method, and the PCA- cluster analysis model was established to predict coal and gas outburst. Four principal components with a contribution rate of 85.28% were extracted by principal component analysis (PCA) instead of the original 8 variables, and the synthetic scores of the four principal components were calculated. The extracted four principal components are used as input variables of the system cluster analysis and the pedigree diagram is obtained by input into SPSS. The results show that the model can predict coal and gas outburst and provide a new method for coal and gas outburst prediction.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(xué)(北京)資源與安全工程學(xué)院;
【分類號】：TD713.2

【參考文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2236242