本文關(guān)鍵詞：基于SAGA-FCM的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)方法

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【摘要】：為提高模糊C-均值聚類(lèi)(Fuzzy C-Means Clustering Algorithm,FCM)算法在煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)中的準(zhǔn)確度,提出一種將模擬退火算法(Simulated Annealing Algorithm,SA)與遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)相結(jié)合用于模糊C-均值聚類(lèi)分析的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)方法。該方法綜合了模擬退火算法全局搜索、高精度的優(yōu)點(diǎn)和遺傳算法強(qiáng)大的空間搜索能力,將經(jīng)遺傳模擬退火算法優(yōu)化后的初始值賦給FCM,避免了由于聚類(lèi)中心初始值選擇不當(dāng)造成FCM算法收斂到局部極小點(diǎn)上。結(jié)合典型突出礦井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行分析,結(jié)果表明:遺傳模擬退火算法優(yōu)化后的FCM算法較單一,預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度高。
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)安全科學(xué)與工程學(xué)院礦山熱動(dòng)力災(zāi)害與防治教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;貴州省六盤(pán)水市鐘山區(qū)安全生產(chǎn)監(jiān)督管理局;
【關(guān)鍵詞】： 模糊C-均值聚類(lèi)算法 遺傳算法 模擬退火算法 煤與瓦斯突出
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51374121) 遼寧省高等學(xué)校杰出青年學(xué)者成長(zhǎng)計(jì)劃基金項(xiàng)目(LJQ2011028)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TD713
【正文快照】： 近年來(lái)隨著煤炭開(kāi)采深度的增加,煤與瓦斯突出的幾率和強(qiáng)度逐漸增加,煤與瓦斯突出治理難度亦隨之加大。煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)在煤礦突出治理中起著非常重要的基礎(chǔ)作用,相關(guān)學(xué)者在這方面已有較多研究,如郭德勇等[1]的灰色理論預(yù)測(cè)方法,朱玉等[2]的免疫遺傳算法,梁冰等[3]的灰靶決策，

本文編號(hào)：709959