基于PCA和案例推理的煤与瓦斯突出动态预测

• 全文链接
• 请求原文

作   者：

阎馨;  付华;  屠乃威; 

作者机构：

辽宁工程技术大学电气与控制工程学院; 

关键词：

主成分分析;  煤与瓦斯突出;  特征权值;  动态预测;  案例推理; 

期刊名称：

传感技术学报

基金项目：

基于数据挖掘的煤矿灾害预测研究
煤矿瓦斯融合决策与预测控制理论研究
立体电视图像质量评价理论与关键技术研究

i s s n：

1004-1699

年卷期：

2015 年 07 期

页   码：

1028-1034

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。