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回采工作面瓦斯涌出量的聚类分析及归类预测模型的建立 被引量:1
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作者 谢东海 何爱宝 《矿业工程研究》 2017年第1期29-33,共5页
为了预防瓦斯灾害的发生,以实现回采工作面瓦斯涌出量的准确预测,在对回采工作面瓦斯涌出量实测数据统计的基础上,应用模糊C均值聚类算法进行回采工作面瓦斯涌出量的聚类分析,得出各数据的聚类中心和样本数据对于分类的隶属度;建立回采... 为了预防瓦斯灾害的发生,以实现回采工作面瓦斯涌出量的准确预测,在对回采工作面瓦斯涌出量实测数据统计的基础上,应用模糊C均值聚类算法进行回采工作面瓦斯涌出量的聚类分析,得出各数据的聚类中心和样本数据对于分类的隶属度;建立回采工作面瓦斯涌出量的归类预测模型,对待测瓦斯涌出样本进行预测,实现了瓦斯涌出量的归类预测;最后,用实例论证了该方法的可行性和有效性.研究结果表明:隶属度表征样本属于各个类别的程度,同时也证明了瓦斯涌出量与各个影响因素之间的关系是非线性的;采用归类预测模型对待测样本进行归类预测,通过比较样本与聚类中心的关联度大小,判定样本的归属类别,避免了人为的主观性和盲目性;该方法可行、实用,是一种有效的瓦斯涌出量归类预测方法. 展开更多
关键词 瓦斯涌出量 回采工作面 模糊C均值聚类算法 归类预测模型
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