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基于自适应鲁棒性证据理论的煤层底板突水预测
被引量：
3
1
作者
陈晓磊
李凤莲
+2 位作者
张雪英
焦江丽
李园园
《工矿自动化》
北大核心
2015年第8期46-51,共6页
针对D-S证据理论应用于煤层底板突水预测时,因其鲁棒性差、证据源冲突概率过大时融合结果不佳等问题而导致预测准确性不高的问题,在其改进形式——鲁棒性证据理论基础上,提出了一种自适应鲁棒性证据理论,并将自适应鲁棒性证据理论与多...
针对D-S证据理论应用于煤层底板突水预测时,因其鲁棒性差、证据源冲突概率过大时融合结果不佳等问题而导致预测准确性不高的问题,在其改进形式——鲁棒性证据理论基础上,提出了一种自适应鲁棒性证据理论,并将自适应鲁棒性证据理论与多神经网络相结合,建立了一种煤层底板突水预测模型,采用某煤矿工作面实测水文地质数据对该模型进行了实验研究。实验结果表明,该模型预测结果准确率较高,稳定性好。
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关键词
煤层底板
突水预测
D—S
证据
理论
鲁棒性证据理论
自适应
鲁棒性证据理论
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职称材料
鲁棒性证据理论的煤层底板突水预测
被引量：
2
2
作者
李凤莲
陈晓磊
+2 位作者
张雪英
焦江丽
李园园
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015年第12期1350-1355,共6页
为解决证据理论存在的鲁棒性差、证据源冲突程度过大时融合结果不佳等问题.提出了一种鲁棒性证据理论,该理论所具有的鲁棒性弥补了D-S证据理论的不足,使冲突证据源合成结果更理想,鲁棒性更强.并将鲁棒性证据理论与多神经网络相结合建立...
为解决证据理论存在的鲁棒性差、证据源冲突程度过大时融合结果不佳等问题.提出了一种鲁棒性证据理论,该理论所具有的鲁棒性弥补了D-S证据理论的不足,使冲突证据源合成结果更理想,鲁棒性更强.并将鲁棒性证据理论与多神经网络相结合建立了一种煤层底板突水预测模型,实验结果表明:所提出的基于鲁棒性证据理论的突水预测模型较已有的基于D-S证据理论的突水预测模型预测结果准确率相对更高,效果更好.
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关键词
煤层底板突水预测
D-S
证据
理论
冲突概率
Yager合成方法
鲁棒性证据理论
神经网络
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职称材料
题名
基于自适应鲁棒性证据理论的煤层底板突水预测
被引量：
3
1
作者
陈晓磊
李凤莲
张雪英
焦江丽
李园园
机构
太原理工大学信息工程学院
出处
《工矿自动化》
北大核心
2015年第8期46-51,共6页
基金
中国博士后科学基金第53批面上资助项目(2013M530896)
山西省科技重大专项项目(20121101004)
山西省科技攻关项目(20130321004-01)
文摘
针对D-S证据理论应用于煤层底板突水预测时,因其鲁棒性差、证据源冲突概率过大时融合结果不佳等问题而导致预测准确性不高的问题,在其改进形式——鲁棒性证据理论基础上,提出了一种自适应鲁棒性证据理论,并将自适应鲁棒性证据理论与多神经网络相结合,建立了一种煤层底板突水预测模型,采用某煤矿工作面实测水文地质数据对该模型进行了实验研究。实验结果表明,该模型预测结果准确率较高,稳定性好。
关键词
煤层底板
突水预测
D—S
证据
理论
鲁棒性证据理论
自适应
鲁棒性证据理论
Keywords
coal floor
water inrush prediction
D-S evidence theory
robust evidence theory
adaptive robust evidence theory
分类号
TD745.21 [矿业工程—矿井通风与安全]
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题名
鲁棒性证据理论的煤层底板突水预测
被引量：
2
2
作者
李凤莲
陈晓磊
张雪英
焦江丽
李园园
机构
太原理工大学信息工程学院
出处
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015年第12期1350-1355,共6页
基金
中国博士后科学基金项目(2013M530896)
山西省科技重大专项(20121101004)
山西省科技攻关项目(20130321004-01)
文摘
为解决证据理论存在的鲁棒性差、证据源冲突程度过大时融合结果不佳等问题.提出了一种鲁棒性证据理论,该理论所具有的鲁棒性弥补了D-S证据理论的不足,使冲突证据源合成结果更理想,鲁棒性更强.并将鲁棒性证据理论与多神经网络相结合建立了一种煤层底板突水预测模型,实验结果表明:所提出的基于鲁棒性证据理论的突水预测模型较已有的基于D-S证据理论的突水预测模型预测结果准确率相对更高,效果更好.
关键词
煤层底板突水预测
D-S
证据
理论
冲突概率
Yager合成方法
鲁棒性证据理论
神经网络
Keywords
coal floor water inrush prediction
D-S evidence theory
conflict probability
Yager synthesismethod
robust evidence theory
D-S evidence theory
neural network
分类号
TD745 [矿业工程—矿井通风与安全]
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1
基于自适应鲁棒性证据理论的煤层底板突水预测
陈晓磊
李凤莲
张雪英
焦江丽
李园园
《工矿自动化》
北大核心
2015
3
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职称材料
2
鲁棒性证据理论的煤层底板突水预测
李凤莲
陈晓磊
张雪英
焦江丽
李园园
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015
2
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