KPCA-Fisher模型在煤炭自燃预测中的应用研究

"基于KPCA-Fisher判别分析的煤炭自燃预测研究" 本文主要探讨了如何提高煤炭自燃危险性的预测精度，提出了一种结合核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis, KPCA）和Fisher判别分析的预测模型。煤炭自燃是一个严重的安全生产问题，及时准确的预测能够有效预防事故的发生，保障煤矿安全。 KPCA是一种非线性特征提取方法，它通过在高维特征空间中应用主成分分析（PCA），能够处理原始数据中的非线性关系。在本研究中，KPCA被用来处理相关度高的煤炭自燃特征指标，以减少数据冗余，提取关键的非线性特征。这些特征作为输入，进入Fisher判别模型，该模型旨在寻找最大化类间距离同时最小化类内距离的判别函数，从而实现高效分类。 研究人员选取了宣东2号煤矿的历史煤炭自燃数据，采用3:1的比例划分训练集和测试集，将数据代入构建的KPCA-Fisher判别模型进行训练和测试。为了验证模型的效果，他们还将预测结果与传统的Fisher判别分析（FDA）、支持向量机（SVM）和反向传播神经网络（BPNN）模型进行了对比。 实验结果显示，KPCA在提取煤炭自燃特征方面表现出色，有效地减少了特征之间的信息冗余。基于KPCA的Fisher判别模型在煤炭自燃预测上不仅操作简便，而且预测准确率相对较高。这表明，该模型对于预测煤炭自燃的危险性具有较高的实用价值，可以为煤矿的安全管理提供有力的科学依据。 关键词涉及的技术和方法包括：煤炭自燃预测、核主成分分析、Fisher判别分析以及回代估计法。这些技术在解决复杂数据的分类和预测问题时，能够提供有效的工具，尤其在煤炭自燃这一特定领域，它们的应用有助于提升预测的精准性和效率。 这项研究为煤炭自燃的预防提供了新的思路，通过结合先进的数据分析技术，提高了预测模型的性能。这对于未来类似的工业安全预测问题，如矿产资源开采中的其他潜在风险，也具有一定的参考价值。