基于数据挖掘分类技术的煤层底板突水预测

来源 :2011煤矿安全高效开采地质保障技术国际研讨会 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zzt00007

【摘要】

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　　为了建立煤层底板突水预测系统，依据数据挖掘分类技术，采用神经网络算法和决策树算法对煤层底板突水案例进行挖掘.进行了BP神经网络和PNN神经网络分类对比研究和特征选择分

【作者】

：

LIU Zaibin JIN Dewu LIU Qisheng 刘再斌靳德武刘其声

【机构】

：

Xi'an Research Institute,China Coal Technology & Engineering Group Corp,Xi'an 710054,China

【出处】

：

2011煤矿安全高效开采地质保障技术国际研讨会

【发表日期】

：

2011年期

【关键词】

：

数据挖掘分类技术煤层底板突水 PNN神经网络预测系统特征选择神经网络算法决策树算法

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　　为了建立煤层底板突水预测系统，依据数据挖掘分类技术，采用神经网络算法和决策树算法对煤层底板突水案例进行挖掘.进行了BP神经网络和PNN神经网络分类对比研究和特征选择分类实验.基于二次特征选择，通过C4.5决策树和CART树算法获得了煤层底板突水规则.融合PNN神经网络和CART树分类方法建立了煤层底板突水预测系统.研究结果表明基于数据挖掘分类技术的煤层底板突水系统具有良好的实用性.

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