【摘 要】
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为了实现对煤与瓦斯突出快速、准确和动态预测,提出了一种基于主成分分析（PCA）和案例推理（CBR）的煤与瓦斯突出预测方法。考虑煤与瓦斯突出多种影响因素,利用案例推理技术对煤与瓦
【机 构】
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辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
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为了实现对煤与瓦斯突出快速、准确和动态预测,提出了一种基于主成分分析（PCA）和案例推理（CBR）的煤与瓦斯突出预测方法。考虑煤与瓦斯突出多种影响因素,利用案例推理技术对煤与瓦斯突出危险性进行预测。同时采用一种基于PCA的案例描述特征权值确定方法,以提高案例检索效率以及煤与瓦斯突出预测准确率。利用实测数据对所提方法进行验证,实例验证结果表明,所提方法预测结果的准确性和稳定性更高,预测平均误差和最大误差分别仅为0.154%和0.77%,远小于模糊神经网络方法和专家给定权值的案例推理方法。
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