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集对理论聚类分析法综合预测煤与瓦斯突出
  • ISSN号:1672-9315
  • 期刊名称:《西安科技大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TD713.2[矿业工程—矿井通风与安全]
  • 作者机构:[1]西安科技大学能源学院,陕西西安710054, [2]西安石油大学电子工程学院,西安710065, [3]西安科技大学教育部西部矿井开采及灾害防治重点实验室,陕西西安710054
  • 相关基金:陕西省创新团队项目(2012KCT-09);国家自然科学基金项目(51134019)
中文摘要:

基于集对理论和聚类分析相结合的方法,将现行的钻屑指标法、钻孔瓦斯涌出初速度法、电磁辐射法和单项指标法等单因素单数值预测煤与瓦斯突出的方法和指标,通过集对理论综合运用一个具体的集对联系度数学模型表达出来,结合系统聚类分析思想,通过计算预测系统联系度之间的同异反距离,按照同异反模式识别的“择近原则”,来辨别待测样本系统所属的类别,从而进行多因素综合预测煤与瓦斯突出。通过以焦作九里山矿巷道掘进工作面为例,应用综合预测模型计算分析煤与瓦斯突出预测指标的实例数据,结合相似权计算法确定各指标因素权重,提高预测模型精度,预测结果符合现场实际情况,取得了良好的预测效果。

英文摘要:

Based on the set pair theory and numerical and single parameter prediction drilling cutting index method, tion method. Through the set the borehole pair theory, the system clustering analysis method, combining the current methods and indexes of coal and gas outburst, such as the gas emission velocity method, and the electromagnetic radia- integrated use of a specific connection degree mathematical model, identify the category of the sample system under test by calculating the difference and the dis- tance between the contact degree of the forecast system, combined with the system clustering analysis, according to the difference and the pattern recognition of ' choose the nearly principle' , thus to multi - factor comprehensive prediction of coal and gas outburst. Put the mine roadway drivage face of the mount Jiuli in Jiaozuo as an example, it has obtained the good prediction effect and good effectiveness by the application of comprehensive prediction model to analysis and calculate the prediction index in- stance data of coal and gas outburst, combined with the similarity coefficient calculation method to de- termine the index weight, and improve precision of the prediction model, the prediction results conform to the actual situation.

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期刊信息
  • 《西安科技大学学报》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:陕西省教育厅
  • 主办单位:西安科技大学
  • 主编:伍永平
  • 地址:西安市雁塔中路58号
  • 邮编:710054
  • 邮箱:
  • 电话:029-85583054
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-9315
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1434/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 2006年获首届中国高校特色科技期刊奖,2007年获陕西省高校优秀科技期刊优良奖,2009年获全国高校科技期刊优秀编辑质量奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:6211