【摘要】：針對(duì)煤層底板突水問(wèn)題,提出了基于主成分分析、模糊數(shù)學(xué)和隨機(jī)森林的一種新預(yù)測(cè)模型。首先通過(guò)主成分分析將6個(gè)影響因素(水壓、采高、隔水層厚度、斷層落差、煤層傾角、斷層距工作面距離)進(jìn)行降維,提取4個(gè)主成分因子,其次對(duì)主成分因子進(jìn)行模糊化,作為隨機(jī)森林模型的輸入變量,建立基于PCA_Fuzzy_RF的煤層底板突水預(yù)測(cè)模型。利用華北礦區(qū)實(shí)測(cè)資料的50組數(shù)據(jù)作為PCA_Fuzzy_RF模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù),10組數(shù)據(jù)作為測(cè)試數(shù)據(jù),并將預(yù)測(cè)結(jié)果與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及Fisher模型進(jìn)行對(duì)比分析,結(jié)果表明,PCA_Fuzzy_RF模型的誤判率為0,適用于解決煤層底板突水問(wèn)題。
[Abstract]:A new prediction model based on principal component analysis (PCA), fuzzy mathematics and stochastic forest is proposed to solve the water inrush problem in coal seam floor. Firstly, six factors (water pressure, mining height, thickness of water barrier, fault drop, seam inclination, distance from face to face) are reduced by principal component analysis, 4 principal component factors are extracted, and then the principal component factors are fuzzy. As the input variable of the stochastic forest model, a prediction model of water inrush from coal seam floor based on PCA-FuzzyTips RF is established. Using 50 groups of data from measured data in North China mining area as training data of PCA-FuzzyTips RF model, 10 groups of data are used as test data, and the predicted results are compared with BP neural network and Fisher model. The results show that the misjudgment rate of PCAFuzzyS RF model is 0, which is suitable for solving the water inrush problem of coal seam floor.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)系統(tǒng)工程研究所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(713711091) 遼寧省社科基金項(xiàng)目(L14BTJ004)
【分類(lèi)號(hào)】：TD745

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