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为准确预测煤与瓦斯突出,将主成分分析(PCA)法与聚类分析法相结合,建立了PCA-聚类分析模型对煤与瓦斯突出预测。利用主成分分析方法提取贡献率为原始变量85.28%的4个主成分代替原来的8个变量,并且

针对新义煤矿采用常规手段预测工作面突出危险不可靠的问题,分析了煤与瓦斯动力灾害特征,采用声发射连续预测技术对煤与瓦斯突出进行了现场监测,分析得出声发射信号指标与异常动力现象的对应关系,确定了合理的工作

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传统GM(1,1)模型以数据序列背景值边界均值预测基坑沉降变形,精度低、残值大。基于灰色理论应用对数法与二次插值法分别对传统模型进行改进与优化,结合基坑沉降变形监测数据,采用三种模型分别预测对比分析,

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平滑参数α的确定及其在边坡预测中的应用研究,刘造保,,预测能够对工程中的被监控对象在未来某段时间内的工程特性进行预告,指导工程建设活动,并且能预报防止工程灾害的发生。针对边坡

甘肃省煤炭资源较为丰富,煤类齐全,但在地域上分布不均衡。根据煤炭资源赋存特征可划分为5个赋煤带、9个煤田。主要含煤地层为中侏罗统,其次是下白垩统和下二叠统等,成煤环境中三角洲平原相聚煤最好,形成了区内

为了实现科学采矿由定性描述到定量表达的转化,构建了基于主观动态权重的数学模型。该模型由7个一级指标、37个二级指标和64个三级指标构成评价体系,采用专家定参法、标准取值法、开关函数法、分段函数法、定性