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主成分-费歇尔判别模型在煤与瓦斯突出等级预测中的应用
被引量：
7
1
作者
陈恋
袁梅
+4 位作者
高强
许石青
陈文
李鑫灵
隆能增
《工矿自动化》
北大核心
2020年第3期55-62,共8页
针对现有煤与瓦斯突出预测方法存在计算过程较复杂、预测主观性强、预测精度较低等问题,构建了主成分-费歇尔判别模型,并将其应用于某煤矿的煤与瓦斯突出等级预测。从瓦斯因素、煤体结构及地质构造方面分析得出了影响该矿煤与瓦斯突出...
针对现有煤与瓦斯突出预测方法存在计算过程较复杂、预测主观性强、预测精度较低等问题,构建了主成分-费歇尔判别模型,并将其应用于某煤矿的煤与瓦斯突出等级预测。从瓦斯因素、煤体结构及地质构造方面分析得出了影响该矿煤与瓦斯突出的因素包括瓦斯压力、瓦斯含量及瓦斯放散初速度等指标。以影响该矿煤与瓦斯突出的23组实测数据为基础,首先利用主成分分析模型对影响该矿的煤与瓦斯突出因素进行降维,提取与指标相关度较高的5个主成分,然后将5个主成分输入费歇尔判别模型,并根据判别函数对样本进行煤与瓦斯突出等级预测。应用结果表明:主成分-费歇尔判别模型具有较高的可信性,能对煤与瓦斯突出等级进行准确预测,训练样本的正确率为100%,待测样本的预测结果也与该矿煤与瓦斯突出的实际情况相符,误判率为0,为准确预测煤与瓦斯突出提供了一种新方法。
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关键词
煤与瓦斯突出
主成分-费歇尔模型
等级预测
累计贡献率
聚类
判别
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职称材料
题名
主成分-费歇尔判别模型在煤与瓦斯突出等级预测中的应用
被引量：
7
1
作者
陈恋
袁梅
高强
许石青
陈文
李鑫灵
隆能增
机构
贵州大学矿业学院
复杂地质矿山开采安全技术工程中心
金沙县工业和信息化局
贵州大西南矿业有限公司
出处
《工矿自动化》
北大核心
2020年第3期55-62,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51864009)
贵州省科技支撑计划项目(黔科合支撑〔2018〕2789)
贵州省科技计划项目(黔科合支撑〔2019〕2887)。
文摘
针对现有煤与瓦斯突出预测方法存在计算过程较复杂、预测主观性强、预测精度较低等问题,构建了主成分-费歇尔判别模型,并将其应用于某煤矿的煤与瓦斯突出等级预测。从瓦斯因素、煤体结构及地质构造方面分析得出了影响该矿煤与瓦斯突出的因素包括瓦斯压力、瓦斯含量及瓦斯放散初速度等指标。以影响该矿煤与瓦斯突出的23组实测数据为基础,首先利用主成分分析模型对影响该矿的煤与瓦斯突出因素进行降维,提取与指标相关度较高的5个主成分,然后将5个主成分输入费歇尔判别模型,并根据判别函数对样本进行煤与瓦斯突出等级预测。应用结果表明:主成分-费歇尔判别模型具有较高的可信性,能对煤与瓦斯突出等级进行准确预测,训练样本的正确率为100%,待测样本的预测结果也与该矿煤与瓦斯突出的实际情况相符,误判率为0,为准确预测煤与瓦斯突出提供了一种新方法。
关键词
煤与瓦斯突出
主成分-费歇尔模型
等级预测
累计贡献率
聚类
判别
Keywords
coal and gas outburst
principal component
-
Fisher model
grade prediction
cumulative contribution rate
clustering
discrimination
分类号
TD712 [矿业工程—矿井通风与安全]
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作者
出处
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被引量
操作
1
主成分-费歇尔判别模型在煤与瓦斯突出等级预测中的应用
陈恋
袁梅
高强
许石青
陈文
李鑫灵
隆能增
《工矿自动化》
北大核心
2020
7
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