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针对薛湖煤矿在掘进过程中发生过煤与瓦斯动力现象,采用单项指标法和综合指标D、K法对薛湖煤矿煤与瓦斯突出进行了综合预测。依据预测结果,矿井采取顺层钻孔预抽和挂耳抽放的区域防突措施,以及煤壁深孔卸压与浅孔
为推进我国煤与瓦斯突出预测预警技术发展,对预测指标和预警方法的研究现状进行了分析。在预测指标方面,目前我国采用较多的是煤的破坏类型、瓦斯放散指数Δp、煤体坚固性系数f、瓦斯压力p、钻屑综合指标、钻孔瓦
采用数理统计法建立煤与瓦斯突出危险性预测敏感指标敏感度的数学模型,利用此模型预测沿沟煤矿7#煤层煤与瓦斯突出危险性,确定钻屑瓦斯解吸指标Δh2、钻屑量S为主要敏感指标,现场验证了预测指标的敏感性,确保
为了避免突出的漏报,提高煤与瓦斯突出预测工作的有效性与准确率,在系统分析煤与瓦斯突出预测敏感指标以及各影响因素对突出的影响程度基础上,以显德汪矿为例提出了基于钻屑量S,Δh2和K1等3种预测指标的综合
为了解决阳泉矿区高产高效矿井在煤与瓦斯突出危险性预测方面存在的预测指标不全面、不连续、针对性不强、准确性不高等问题，通过对试验矿井瓦斯地质、瓦斯涌出、矿压监测等海量现场数据的深度挖掘，建立了一套远场与
分析K-Medoids算法的内在并行性，设计一个适合多核平台的并行算法，并利用OpenMP进行实验。实验结果表明，并行算法对多核环境有很好的适应性，在双核及四核计算机上均获得了较好的加速比与运行效率。
在对最小一乘法和最小二乘法理论分析的基础上,针对最小二乘法在煤层瓦斯含量预测中稳定性较差的问题,提出应用最小一乘法对瓦斯含量进行预测。根据收集的某矿煤层瓦斯含量实测数据,利用LINGO11和MATLA
为了获得更加理想的网络流量预测结果，准确刻画网络流量的变化趋势，提出一种基于布谷鸟搜索算法优化组合核相关向量机的网络流量预测模型（CS-HRVM）。首先针对网络流量的混沌特性，采用相空间理论建立网络流
中国是一个滑坡灾害极为频繁的国家，三峡库区更是滑坡灾害的多发区和重灾区，GPS地表位移监测是滑坡稳定性监测的重要手段。以三峡库区树坪滑坡为例，先利用自回归移动平均模型（ARIMA）对树坪滑坡GPS监测
为了对网络流量进行准确预测，针对传统极限学习机的“过拟合”不足，提出一种极限学习机和最小二乘支持向量机相融合的网络流量预测模型（ELM-LSSVM）。该模型通过相空间重构获得网络流量的学习样本，引入最
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