PCA-聚类分析在煤与瓦斯突出预测中的应用研究

发布时间：2018-09-11 09:04

【摘要】：为准确预测煤与瓦斯突出,将主成分分析(PCA)法与聚类分析法相结合,建立了PCA-聚类分析模型对煤与瓦斯突出预测。利用主成分分析方法提取贡献率为原始变量85.28%的4个主成分代替原来的8个变量,并且计算了4个主成分的综合得分。将提取出的4个主成分作为系统聚类分析的输入变量,输入SPSS中得到谱系图。结果表明该模型能够预测煤与瓦斯突出,为煤与瓦斯突出预测提供了新方法。
[Abstract]:In order to accurately predict coal and gas outburst, the principal component analysis (PCA) method was combined with cluster analysis method, and the PCA- cluster analysis model was established to predict coal and gas outburst. Four principal components with a contribution rate of 85.28% were extracted by principal component analysis (PCA) instead of the original 8 variables, and the synthetic scores of the four principal components were calculated. The extracted four principal components are used as input variables of the system cluster analysis and the pedigree diagram is obtained by input into SPSS. The results show that the model can predict coal and gas outburst and provide a new method for coal and gas outburst prediction.
【作者单位】： 中国矿业大学(北京)资源与安全工程学院;
【分类号】：TD713.2

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2236242