基于系统聚类的煤与瓦斯突出控制因素选择与数据关联分析

本文主要探讨了煤与瓦斯突出的预报数据关联性分析在提高预测准确性中的重要性。作者提出了一种基于系统聚类的方法，该方法利用DB Index准则来评估聚类模型的有效性。系统聚类算法是一种数据挖掘工具，通过将数据集划分成具有相似特性的群体（即簇），以便更好地理解数据内在结构和模式。 在选择煤与瓦斯突出的控制因素时，作者强调了合理性与有效性的重要性。控制因素的选择不仅包括地质和人为因素，还包括区域和局部因素，如D、K指标和钻探量等单一或简单的综合指标。然而，这些指标可能不足以全面反映复杂的现象，因此需要通过深入分析来确定关键的控制变量，以减少数据冗余。 作者指出，随着变量数量的增长，特征变量的选择变得至关重要。他们提出，通过系统聚类和DB Index准则，可以有效地识别出最具代表性和关联性的控制因素，这有助于减少人为因素的影响，提高预测模型的客观性和可靠性。文章还以平顶山煤矿为例，实际应用了这一方法，通过构建变量聚类树，识别出了重要的突出控制因素，并通过仿真实验验证了所提方法的有效性。 此外，文章引用了灰色关联分析作为一种关联排序工具，但指出这种方法仅考虑了控制因素与突出事件之间的直接关系。而本文的研究则更进一步，旨在提供一种更为全面且科学的控制因素选择策略，以促进更准确的煤与瓦斯突出预测。 本文的核心内容围绕煤与瓦斯突出的控制因素选择、系统聚类分析方法的应用以及DB Index准则在评估聚类效果中的作用展开，为提升突出预测的精度和实用性提供了理论支持。