【摘 要】
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针对当前煤矿水害预测过程中内存消耗量大、预测结果精准度低等问题.提出了基于大数据智能的煤矿水害预测数据建模研究.根据电平翻转法,采用矿井水文监控系统采集矿井水文数据信息,使用Bayes判决理论剔除与数据模型构建无关的数据.将数据处理结果导入FEFLOW平台中,展开水文地质参数划分,构建煤矿地下水模型.将地下水模型数据代入GM(1,2)模型中,完成煤矿水害预测数据模型构建.实验结果表明,该模型可有效地弥补当前模型的不足,将内存消耗量控制在20％～25％之间,精准度控制在98.5％左右,提高了预测结果的科学性
【机 构】
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淄博矿业集团有限责任公司,山东淄博255000
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针对当前煤矿水害预测过程中内存消耗量大、预测结果精准度低等问题.提出了基于大数据智能的煤矿水害预测数据建模研究.根据电平翻转法,采用矿井水文监控系统采集矿井水文数据信息,使用Bayes判决理论剔除与数据模型构建无关的数据.将数据处理结果导入FEFLOW平台中,展开水文地质参数划分,构建煤矿地下水模型.将地下水模型数据代入GM(1,2)模型中,完成煤矿水害预测数据模型构建.实验结果表明,该模型可有效地弥补当前模型的不足,将内存消耗量控制在20％～25％之间,精准度控制在98.5％左右,提高了预测结果的科学性,为煤矿的安全生产提供了数据支撑.
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