基于PCA_Fuzzy_RF模型的煤层底板突水预测

发布时间：2018-07-17 00:26

【摘要】：针对煤层底板突水问题,提出了基于主成分分析、模糊数学和随机森林的一种新预测模型。首先通过主成分分析将6个影响因素(水压、采高、隔水层厚度、断层落差、煤层倾角、断层距工作面距离)进行降维,提取4个主成分因子,其次对主成分因子进行模糊化,作为随机森林模型的输入变量,建立基于PCA_Fuzzy_RF的煤层底板突水预测模型。利用华北矿区实测资料的50组数据作为PCA_Fuzzy_RF模型的训练数据,10组数据作为测试数据,并将预测结果与BP神经网络及Fisher模型进行对比分析,结果表明,PCA_Fuzzy_RF模型的误判率为0,适用于解决煤层底板突水问题。
[Abstract]:A new prediction model based on principal component analysis (PCA), fuzzy mathematics and stochastic forest is proposed to solve the water inrush problem in coal seam floor. Firstly, six factors (water pressure, mining height, thickness of water barrier, fault drop, seam inclination, distance from face to face) are reduced by principal component analysis, 4 principal component factors are extracted, and then the principal component factors are fuzzy. As the input variable of the stochastic forest model, a prediction model of water inrush from coal seam floor based on PCA-FuzzyTips RF is established. Using 50 groups of data from measured data in North China mining area as training data of PCA-FuzzyTips RF model, 10 groups of data are used as test data, and the predicted results are compared with BP neural network and Fisher model. The results show that the misjudgment rate of PCAFuzzyS RF model is 0, which is suitable for solving the water inrush problem of coal seam floor.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学系统工程研究所;
【基金】：国家自然科学基金项目(713711091) 辽宁省社科基金项目(L14BTJ004)
【分类号】：TD745

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本文编号：2128214