基于Bayes算法的煤矿井下突水水源判识系统的设计与实现

发布时间：2017-10-16 12:46

  本文关键词：基于Bayes算法的煤矿井下突水水源判识系统的设计与实现

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【摘要】：矿井突水是严重影响煤矿安全生产的矿井灾害,快速准确地判识矿井突水水源是矿井突水灾害防治的重要基础。基于Bayes算法设计开发的煤矿井下突水水源判识系统,具有通用性强、操作简单、判识效率高的优点。系统可借助标准水样数据进行自主训练学习,根据标准水样中因子的判别能力自动对因子进行选入或剔除。通过在安徽省祁东煤矿的实际应用,系统判识正确率达91%以上,判识结果与实际水文情况符合良好,证明了基于Bayes算法设计实现的判识系统可为煤矿井下突水水源的快速准确判识提供有力的工具。
【作者单位】： 安徽理工大学地球与环境学院;江苏工程职业技术学院机电工程学院;
【关键词】： Bayes算法 井下突水 水源判识 祁东煤矿
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51474008)
【分类号】：TD745
【正文快照】： 矿井突水是煤矿生产过程中发生频率高且危害严重的矿井灾害,一旦发生突水,会在短时间内淹没巷道和生产设备,威胁煤矿安全开采,甚至危及矿工的人身安全,造成巨大的经济损失。如何快速准确地判别矿井突水水源、判断突水成因,是矿井突水灾害防治的重要基础。由于不同含水层所处的

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 余克林;杨永生;章臣平;;模糊综合评判法在判别矿井突水水源中的应用[J];金属矿山;2007年03期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 李再兴;张凤鸣;庞良;韩国童;;有关矿井突水水源判别方法的探讨[J];地下水;2009年05期

2 高卫东;;熵权模糊综合评价法在矿井突水水源判别中的应用[J];矿业安全与环保;2012年02期

3 陈永春;徐，

本文编号：1042761