基于蚁群-模糊聚类算法的井下工作面瓦斯突出预测-中国学术期刊网络出版总库

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基于蚁群-模糊聚类算法的井下工作面瓦斯突出预测

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【英文篇名】	Gas Outburst Prediction of Underground Working Face Based on ACA-FCM Algorithm
【下载频次】	★★★★★
【作者】	周天沛; 孙伟;
【英文作者】	ZHOU Tian-pei1; 2; SUN Wei2(1.School of Mechanical and Electrical Engineering of Xuzhou College of Industrial and Technology; Xuzhou 221140; China. 2.School of Information and Electrical Engineering of CUMT.; Xuzhou 221008; China);
【作者单位】	徐州工业职业技术学院机电工程学院; 中国矿业大学信电学院;
【文献出处】	工矿自动化 , Industry and Mine Automation, 编辑部邮箱 2012年 10期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	井下工作面; 瓦斯突出预测; 蚁群算法; 模糊聚类算法;
【英文关键词】	underground working face; gas outburst prediction; ant colony algorithm; fuzzy clustering analysis algorithm;
【摘要】	针对现有的瓦斯预测方法在实际应用中受到较大限制且预测结果的准确性较差的问题,提出了一种基于蚁群-模糊聚类算法的瓦斯突出预测方法;分析了蚁群-模糊聚类算法的基本原理及实现步骤,并以某煤矿井下工作面某时段内的瓦斯突出数据为例,采用蚁群-模糊聚类算法对该数据进行了挖掘分析,从而找出了瓦斯突出量与其影响因素即埋藏深度、煤层厚度、瓦斯含量、日进度、煤层间距、日产量之间的关系。测试结果表明,该方法预测结果与实际监测记录完全一致,具有较高的聚类预测性能。
【英文摘要】	In view of problems of great limitation in actual application and bad precision of prediction result of current gas outburst prediction method,the paper proposed a gas outburst prediction method based on ACA-FAM algorithm.It analyzed basic principle and implementation steps of ACA-FAM algorithm.Taking data of gas outburst of underground working face of a Coal Mine in a certain period as example,it used ACA-FAM algorithm to make mining analysis for the data to find relations between gas outburst and influenc...
【更新日期】	2012-10-12
【分类号】	TD712.5;TP311.13
【正文快照】	0引言在煤炭安全事故中,瓦斯爆炸事故是经济损失最大、人员伤亡最多的事故,也是造成社会影响最大的重特大事故[1]。在我国国有重点煤矿中,有高瓦斯矿井152处、瓦斯突出矿井154处,高瓦斯、突出矿井数量约占49.8%,煤炭产量约占42%。瓦斯突出是发生在煤矿井下的一种复杂的地质灾害

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