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煤与瓦斯突出影响因素多,难以为其建立合适的多指标非线性预测模型,为提高突出预测的准确性和增强预测预报方法的实用性,文章选用瓦斯压力、瓦斯放散速度等多项影响判别因子,建立了基于贝叶斯判别分析煤与瓦斯突出
通过新安煤田二1煤层煤与瓦斯突出强度进行灰关联分析,确定了影响突出强度优势因素,利用改进的BP算法对新安煤田突出强度进行了预测,结果表明:煤层顶板砂岩厚度是影响煤田突出强度的最主要因素,煤厚、瓦斯压力
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
本文利用模糊数学的方法,结合突出机理普遍接受的综合假说,选取潞安集团李村煤矿3#煤层影响突出的敏感指标,构建三角形隶属度函数,采用层次分析法确定敏感因素的权重系数,建立权重集,得出危险评估,计算评价结
煤与瓦斯突出是一种非常复杂的动力现象,影响因素众多,发生原因复杂。文中采用SPSS软件对典型突出矿井的煤层瓦斯压力(P)、瓦斯放散初速度(ΔP)、煤的破坏类型(D)、煤的坚固性系数(f)4个参数的实测
建立了煤与瓦斯突出预测的Bayes判别模型,选用5项指标作为判别因子,将突出类型分为4个等级作为Bayes模型的正态总体,利用训练好的模型进行了实例预测。研究表明,Bayes判别模型是预测突出的有效方
通过模糊聚类分析将影响煤与瓦斯突出的地质构造综合起来考虑,应用灰色系统理论中的多维灰色评估方法,对煤与瓦斯突出的样本集进行了分析研究,不仅可靠程度高,而且能定量描述待报样本与模式的危险程度。研究结果表
为对工作面煤与瓦斯突出进行高效准确的预测,采用多重分形理论分析的方法,对瓦斯涌出时间序列进行研究.绘制了分配函数和划分尺度之间的双对数曲线,计算了广义分形维数Dq、奇异指数α、多重分形谱f（α）,分析
对掘进巷道瓦斯涌出时间序列(Q序列)的多重分形特征的研究表明,在掘进工作面有突出危险时Q序列的多重分维Dq图谱与无突出危险时相比,Dq图谱中负q与正q之间张口变大,在Dq-q曲线上表现为负q部分上升,
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