【摘要】：為了實(shí)現(xiàn)對(duì)煤與瓦斯突出快速、準(zhǔn)確和動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè),提出了一種基于主成分分析(PCA)和案例推理(CBR)的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)方法。考慮煤與瓦斯突出多種影響因素,利用案例推理技術(shù)對(duì)煤與瓦斯突出危險(xiǎn)性進(jìn)行預(yù)測(cè)。同時(shí)采用一種基于PCA的案例描述特征權(quán)值確定方法,以提高案例檢索效率以及煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)所提方法進(jìn)行驗(yàn)證,實(shí)例驗(yàn)證結(jié)果表明,所提方法預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性更高,預(yù)測(cè)平均誤差和最大誤差分別僅為0.154%和0.77%,遠(yuǎn)小于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和專家給定權(quán)值的案例推理方法。
[Abstract]:In order to realize fast, accurate and dynamic prediction of coal and gas outburst, a prediction method of coal and gas outburst based on principal component analysis (PCA) and case-based reasoning (CBR) is proposed. Considering many influencing factors of coal and gas outburst, the risk of coal and gas outburst is predicted by case-based reasoning technology. At the same time, a method based on PCA is used to determine the feature weight of case description in order to improve the efficiency of case retrieval and the accuracy of coal and gas outburst prediction. The proposed method is verified by the measured data. The example results show that the accuracy and stability of the proposed method are higher, and the average error and maximum error of the proposed method are only 0.154% and 0.77%, respectively, which are much smaller than those of fuzzy neural network method and case-based reasoning method with given weights by experts.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(70971059,50874059,61202266) 遼寧省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(2008281)
【分類號(hào)】：TD713.2

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2529006