基于多方法融合的煤与瓦斯突出综合预测
Comprehensive Forecast of Coal and Gas Outburst Based on Multiple Methods
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摘要: 为了提高煤与瓦斯突出预测的准确性，运用粗糙集方法对突出多因素原始数据集进行约简，并提取核心判别指标。利用集对理论将核心多指标因素综合应用1个具体的集对联系度模型表达出来，通过熵权计算法确定各指标权重，结合聚类分析法，计算预测系统联系度之间的同异反距离，按照模式识别的“择近原则”，来辨别待测样本所属的类别。以砚石台矿区为例，模型对检验样本的预测结果符合现场实际情况。Abstract: In order to improve the accuracy of coal and gas outburst prediction, we extract the core index based on the rough sets approach to the original outburst data of outstanding multi-factors and indexes. The core multi-factors and indexes are displayed with the set pair theory by the integrated use of a specific connection degree mathematical model, and the indexe weight is determined by the entropy method. Combined with the clustering analysis, we identify the category of the system under test sample by calculating the difference and the distance between the contact agree of forecast system according to the difference and the pattern recognition of "choosing close principle". Take Yanshitai Mine as an example, the model predicted the test sample, and the results conform to the actual situation.
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