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1、摘要摘要煤與瓦斯突出是嚴(yán)重威脅煤礦安全生產(chǎn)的自然災(zāi)害之一,突發(fā)性和破壞性極強(qiáng)。實(shí)現(xiàn)對(duì)煤與瓦斯突出危險(xiǎn)性的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)是有效防治瓦斯災(zāi)害并高效開發(fā)利用瓦斯資源的關(guān)鍵基礎(chǔ),也一直是礦山安全領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)難題和重大研究課題。本文將模糊聚類理論、粗糙集理論和支持向量機(jī)學(xué)習(xí)算法相結(jié)合,建立了基于模糊粗糙集與支持向量機(jī)的煤與瓦斯突出多分類預(yù)測(cè)模型。首先利用模糊C均值聚類理論對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理,并利用粗糙集理論對(duì)離散化得到的決策表進(jìn)行煤與瓦斯突出信
2、息的知識(shí)獲取,即在保持?jǐn)?shù)據(jù)完整性的前提下剔除冗余信息,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)降維的目的;然后從預(yù)處理后的樣本中選擇訓(xùn)練樣本集和測(cè)試樣本集,對(duì)支持向量機(jī)多分類預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練,并選擇合適的核函數(shù)和參數(shù),最后用于煤與瓦斯突出危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于模糊粗糙集與支持向量機(jī)的煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練時(shí)間短、分類精度高,具有良好的推廣性能。模糊粗糙集與支持向量機(jī)相結(jié)合的技術(shù)在煤與瓦斯突出危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)中的應(yīng)用對(duì)確保煤礦安全生產(chǎn)和煤礦工人的生命安全具有極其重要
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