高斯过程在煤与瓦斯突出预测中的应用研究

发布时间：2023-03-01 20:01

　　在煤矿生产中，煤矿瓦斯突出危险性预测与防治一直是世界各主要产煤国十分关注的重大科研课题。煤与瓦斯突出的研究表现出“治理手段多，预报手段少”，瓦斯突出机理复杂等问题，导致有些矿井虽然瓦斯检测指标正常，结果发生了瓦斯突出。所以探寻有效的预测方法一直受到煤矿研究领域专家的高度重视。煤矿井下监测系统已经采集并积累了海量数据，这些数据中隐含着对煤矿瓦斯突出危险性预测预报的知识。本研究将统计学和数据挖掘理论拓展到煤矿安全研究领域，借鉴国内外已有的研究成果，综合考虑煤与瓦斯突出危险性预测因素，开展了煤与瓦斯突出信息特征提取和煤与瓦斯突出危险性预测模型构建，从理论和实例上论证高斯过程法在解决煤与瓦斯突出问题上的可行性和普适性。 本文立足于煤与瓦斯突出综合假说，分析了煤与瓦斯突出影响因素，结合CNY典型瓦斯突出矿区对煤与瓦斯突出信息进行特征提取。建立煤与瓦斯突出的Logistic回归概率模型，通过分析各个影响因素对瓦斯突出的重要程度，实现了突出信息的第一次特征提取。建立煤与瓦斯突出预测的SVM模型，对比分析在不同属性组合条件下，对瓦斯突出的影响程度，完成煤与瓦斯突出信息的第二次特征提取。建立煤与瓦斯突出...

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
致谢
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 选题的背景与意义
        1.1.1 课题来源
        1.1.2 选题背景
        1.1.3 选题意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
        1.2.3 国内外现状评述
    1.3 论文研究思路和内容
        1.3.1 研究思路
        1.3.2 研究内容
    1.4 论文研究方法和创新点
        1.4.1 论文研究方法
        1.4.2 论文创新点
2 理论基础
    2.1 Logistic 回归理论
        2.1.1 Logistic 回归理论概述
        2.1.2 Logistic 回归模型
        2.1.3 Logistic 回归模型的检验
    2.2 支持向量机理论
        2.2.1 支持向量机理论概述
        2.2.2 支持向量机算法步骤
    2.3 高斯过程理论
        2.3.1 高斯过程理论概述
        2.3.2 高斯过程模型
3 煤与瓦斯突出信息提取
    3.1 煤与瓦斯突出信息分析
        3.1.1 煤与瓦斯突出信息的研究依据
        3.1.2 煤与瓦斯突出影响因素
        3.1.3 煤与瓦斯突出分类
    3.2 CNY 矿区煤与瓦斯突出信息
        3.2.1 NT 煤矿概述
        3.2.2 CNY 矿区煤与瓦斯突出影响因素分析
    3.3 CNY 矿区煤与瓦斯信息提取
        3.3.1 CNY 矿区影响因素筛选
        3.3.2 CNY 矿区影响因素 Logistic 模型
        3.3.3 CNY 矿区煤与瓦斯突出影响因素第一次特征提取
        3.3.4 CNY 矿区煤与瓦斯突出影响因素 SVM 模型
        3.3.5 CNY 矿区煤与瓦斯突出影响因素第二次特征提取
4 煤与瓦斯突出的高斯过程预测模型
    4.1 CNY 矿区煤与瓦斯突出预测的高斯过程模型
        4.1.1 煤与瓦斯突出预测的高斯过程描述
        4.1.2 煤与瓦斯突出的高斯过程模型构建
        4.1.3 煤与瓦斯突出的高斯过程模型实现
    4.2 煤与瓦斯突出对照试验
        4.2.1 煤与瓦斯突出预测实验比较
        4.2.2 煤与瓦斯突出预测的高斯过程模型稳定性
5 结论与展望
    5.1 结论
    5.2 展望
参考文献
作者简历
学位论文数据集



本文编号：3752149