矿井煤与瓦斯突出强度机器学习预测方法探讨
发布时间:2021-09-18 14:59
本文通过对高瓦斯突出矿井利民煤矿"四位一体"防突资料的数据挖掘,研究选用了机器学习方法中MARS算法,构建了该矿井突出强度回归预测模型。只要取得并输入待预测地点对应的矿井最相关的突出预兆信息,就可以随时预测计算出对应的突出强度,达到防突措施程度"精准施策"目的,以实现最佳的安全经济效果。
【文章来源】:山东煤炭科技. 2020,(08)
【文章页数】:5 页
【部分图文】:
机器学习项目流程
【参考文献】:
期刊论文
[1]煤与瓦斯突出强度预测研究现状分析[J]. 王超杰,蒋承林,杨丁丁,胡银彭. 煤矿安全. 2015(12)
[2]基于灰色-神经网络的新安煤田煤与瓦斯突出强度预测[J]. 史广山,王春光,高志扬,冉小勇. 煤矿安全. 2015(09)
本文编号:3400345
【文章来源】:山东煤炭科技. 2020,(08)
【文章页数】:5 页
【部分图文】:
机器学习项目流程
【参考文献】:
期刊论文
[1]煤与瓦斯突出强度预测研究现状分析[J]. 王超杰,蒋承林,杨丁丁,胡银彭. 煤矿安全. 2015(12)
[2]基于灰色-神经网络的新安煤田煤与瓦斯突出强度预测[J]. 史广山,王春光,高志扬,冉小勇. 煤矿安全. 2015(09)
本文编号:3400345
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