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煤与瓦斯突出预报的模糊聚类相似分析法 总被引：6，自引：1，他引：6
秦书玉 《中国地质灾害与防治学报》2003,14(4):58-61
影响煤与瓦斯突出的因素多数是定性的或是模糊相似，采用模糊聚类分析方法对煤炭与瓦斯突出程度进行分析，建立模糊模式；应用模糊相似选择原理进行评价，以模糊模式为评价对象，以待预报样本为参考对象，根据模糊模式与以待预报样本的相似程度进行预测预报。哪一模式与预报样本最相近，等待预报样本即属于那一突出类型。采用模糊聚类及模糊相似原理2种方法结合分析预测，不仅克服了模糊聚类单一分析方法的不确定性，使定性预报转为定量预报，而且提高了预报效果的准确程度。实例分析表明，这是预报煤与瓦斯突出危险程度的一种较好的方法。 相似文献
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矿井瓦斯评价与预测的构造动力学方法 总被引：1，自引：0，他引：1
通过对矿井瓦斯赋存的构造控制、构造应力场演化及构造煤结构演化与瓦斯特性耦合机理的综合分析,认为当前在矿井瓦斯赋存、分布规律及突出危险区带的有效预测方面的研究还有待深入。在汲取前人研究成果的基础上,提出矿井瓦斯突出的构造动力学评价与预测的思路及方法,即以区域构造-矿井构造-煤层变形-构造煤结构-瓦斯特性及其相互作用机理分析为总体思路．将现代构造地质学理论和方法引入矿井构造研究,并与模糊综合评判、灰色系统、分形理论、数值模拟和计算机技术相结合,以揭示构造煤发育、分布规律及其构造动力学控制机理,系统进行不同类型构造煤瓦斯特性研究,探讨不同结构构造煤的含气性、透气性和气体赋存状态,以构造煤分布特征作为瓦斯突出危险性评价与预测的基础,建立矿井瓦斯突出预测预报的构造动力学评价方法体系。 相似文献
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为提高模糊C-均值聚类（Fuzzy C-Means Clustering Algorithm,FCM）算法在煤与瓦斯突出预测中的准确度,提出一种将模拟退火算法（Simulated Annealing Algorithm,SA）与遗传算法（Genetic Algorithm,GA）相结合用于模糊C-均值聚类分析的煤与瓦斯突出预测方法。该方法综合了模拟退火算法全局搜索、高精度的优点和遗传算法强大的空间搜索能力,将经遗传模拟退火算法优化后的初始值赋给FCM,避免了由于聚类中心初始值选择不当造成FCM算法收敛到局部极小点上。结合典型突出矿井数据进行分析,结果表明:遗传模拟退火算法优化后的FCM算法较单一,预测准确度高。 相似文献
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嘉禾二叠纪煤矿工作面的煤与瓦斯突出预测预报方法采用钻屑指标法。在工作面测定钻屑量值、瓦斯解吸特征值并作统计与分析,判断煤层的突出危险性,以工作面实测最大值来确定突出危险性等级。根据工作面发生的煤与瓦斯突出和钻屑指标法的各实测值,嘉禾煤矿的煤与瓦斯突出临界值为：钻屑量８０ｋｇ／ｍ、瓦斯解吸特征值０．７０ｍＬ／（ｇ·０．５ｍｉｎ）。产生煤与瓦斯突出的原因与煤层的地质构造作用、煤的物理性质、围岩性质及开 相似文献
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为探究滑坡多场监测数据间的关联准则,采用数据挖掘技术中的两步聚类法与Apriori算法,开展滑坡多场信息关联准则研究。以三峡库区白水河滑坡为例,分析ZG93监测点于2003年6月—2016年12月期间的监测数据,选取影响滑坡变形的主要诱发因子,采用两步聚类法对不同的影响因子进行预聚类和聚类,将数值型变量转化为离散型变量后,应用Apriori算法进行处理,生成满足最小置信度的关联准则,建立白水河滑坡多场耦合作用模式下的影响因子与滑坡位移变形关联准则判据。研究表明,关联准则对于滑坡灾害的变形分析具有重要的意义,数据挖掘技术可较好地应用于三峡库区地质灾害位移预测预报中。 相似文献
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边坡位移预测组合灰色神经网络方法 总被引：3，自引：0，他引：3
边坡位移的发展受地质条件、气候环境及人类活动等因素影响,变化趋势复杂,难以建立准确的经典数学模型对其进行全面描述。为了较准确地得到边坡位移数据,采用多模型信息融合技术对其进行预测。首先,将边坡这类影响因素复杂的系统作为一个灰色系统,分别采用GM(1,1)模型、Verhulst模型及DGM(2,1)模型对位移值进行预测;其次,考虑到神经网络的高速并行计算能力和类似人类思维活动的处理机制,利用神经网络方法对不同的灰色预测模型组合,生成灰色神经网络模型。通过反复训练、学习,自动调节,得出各模型在组合模型的合理权重,输出满意的结果。对比发现,利用组合灰色神经网络模型预测的位移值较单独的灰色模型预测的位移值具有更高的精度。 相似文献
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储层孔隙度灰色反滤波求取法 总被引：3，自引：0，他引：3
从灰色反滤波的基本原理出发,设计出一个服从声波时差求“灰孔隙度”的灰色反滤波系统,滤除因探测蝇眼、局部环境等引起的干扰,建立起声波时差与岩层孔隙度之间的反演计算 相似文献
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桩基沉降量的灰色预测 总被引：2，自引：1，他引：2
利用实测的桩基静载试验数据 ,用灰色系统理论建立桩基沉降量的灰色GM(1,1)预测模型 ,可以模拟桩基静载试验P s曲线的未知部分。研究结果表明 ,建立的GM(1,1)模型可有效预测桩基沉降量 ,对进一步分析桩基的承载性能有理论与实际意义。 相似文献
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非等间距序列的灰色预测模型及其在岩石蠕变断裂中的应用 总被引：3，自引：1，他引：3
给出了非等间距序列的灰色预测模型，讨论了该模型的灰色预测平面和最优预测函数。最一将该模型应用于符合Ｋｅｌｖｉｎ模型的岩石材料的蠕变断裂研究，给出了应用实例，并验证了该方法的可行性。 相似文献
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不同小波函数对灰色模型精度影响分析 总被引：1，自引：0，他引：1
针对小波灰色模型在水文序列预测中面临的小波函数的选择问题,采用安庆站1956~2011年实测降雨量作为算例,以传统的灰色模型预测值作为参考,考虑了Haar、Db、Smy、Coif、Bior、Rbio、Dmey等7种小波基函数,通过方差和纳什系数作为模型预测评价指标,对不同小波灰色模型精度影响进行了分析。结果表明:不是所有小波函数与灰色模型耦合都能提高模型的精度;安庆站1956~2011年实测降雨量水文序列来说,db1小波函数对模型精度提高的效果最明显。 相似文献