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基于案例推理和数据融合的煤与瓦斯突出预测
  • 期刊名称:东南大学学报:自然科学版
  • 时间:0
  • 页码:59-63
  • 语言:中文
  • 分类:TD713[矿业工程—矿井通风与安全]
  • 作者机构:[1]辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,葫芦岛125105
  • 相关基金:辽宁省教育厅科学技术研究资助项目(2008281)、国家自然科学基金资助项目(50874059)、辽宁省重大科技资助项目(2007231003)、辽宁工程技术大学优秀青年基金资助项目(2010073).
  • 相关项目:煤矿瓦斯融合决策与预测控制理论研究
作者: 阎馨, 付华|
中文摘要:

为了实现对煤与瓦斯突出快速、准确和动态预测,确保煤矿安全生产,考虑影响煤与瓦斯突出多种因素,提出了一种基于案例推理和数据融合技术的煤与瓦斯突出预测方法.利用基于均值的分批估计融合方法对判别煤与瓦斯突出指标的多传感器数据进行处理以获取更为准确、可靠的数据以提高预测准确性,以获得的多种判别煤与瓦斯突出指标数据为输入利用案例推理方法对煤与瓦斯突出危险性进行快速、准确和动态预测.实例验证结果表明,提出的煤与瓦斯突出预测方法预测的快速性、准确性和稳定性高,该预测方法是合理和有效的.

英文摘要:

In order to realize dynamic, accurate and speedy prediction of coal and gas outburst, and to ensure the safety of coal mine production, a prediction method based on data fusion and case-based reasoning is proposed with multiple influencing factors. The data fusion method based on the arithmetic mean and batch estimation is used to filter the collected multi-sensor indicator data so as to improve the precision and reliability of these data and the accuracy of prediction. And considering multiple indicator data, a case-based reasoning method for the prediction of coal and gas outburst is used for the dynamic, accurate and speedy prediction of coal and gas outburst. A practical example shows that the proposed method has high accuracy, speed, and stability of prediction and it is effective.

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