基于PCA和案例推理的煤与瓦斯突出动态预测

发布时间：2019-08-24 13:47

【摘要】：为了实现对煤与瓦斯突出快速、准确和动态预测,提出了一种基于主成分分析(PCA)和案例推理(CBR)的煤与瓦斯突出预测方法。考虑煤与瓦斯突出多种影响因素,利用案例推理技术对煤与瓦斯突出危险性进行预测。同时采用一种基于PCA的案例描述特征权值确定方法,以提高案例检索效率以及煤与瓦斯突出预测准确率。利用实测数据对所提方法进行验证,实例验证结果表明,所提方法预测结果的准确性和稳定性更高,预测平均误差和最大误差分别仅为0.154%和0.77%,远小于模糊神经网络方法和专家给定权值的案例推理方法。
[Abstract]:In order to realize fast, accurate and dynamic prediction of coal and gas outburst, a prediction method of coal and gas outburst based on principal component analysis (PCA) and case-based reasoning (CBR) is proposed. Considering many influencing factors of coal and gas outburst, the risk of coal and gas outburst is predicted by case-based reasoning technology. At the same time, a method based on PCA is used to determine the feature weight of case description in order to improve the efficiency of case retrieval and the accuracy of coal and gas outburst prediction. The proposed method is verified by the measured data. The example results show that the accuracy and stability of the proposed method are higher, and the average error and maximum error of the proposed method are only 0.154% and 0.77%, respectively, which are much smaller than those of fuzzy neural network method and case-based reasoning method with given weights by experts.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(70971059,50874059,61202266) 辽宁省教育厅科学技术研究项目(2008281)
【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：2529006