提高煤与瓦斯突出预测准确性的多方法融合策略

本文主要探讨了如何通过多种方法的融合提升煤与瓦斯突出的综合预测精度。首先，研究者采用粗糙集理论对煤与瓦斯突出的多因素原始数据进行预处理，这是一种数据挖掘技术，旨在减少冗余信息，提炼出关键的特征或判别指标，以提高预测模型的效率和可靠性。这些核心指标对于理解突出事件的发生机理至关重要。 在提取了核心判别指标后，作者将这些多因素综合应用到集对理论框架中，构建了一个具体的集对联系度模型。集对理论是一种用于处理不确定性和模糊性的数学工具，它能够处理复杂的信息结构，将多个指标之间的关系量化为一个易于理解和解释的数值。通过熵权计算法，作者进一步确定了各指标的重要性权重，这是一种衡量信息量的方法，确保每个指标在综合评估中的相对贡献。 接着，研究者引入了聚类分析法，这是一种数据分组技术，用于寻找数据点之间的相似性。通过对预测系统联系度之间的同异反距离进行计算，聚类分析法能够将样本分类到最接近它们的群组中，遵循的是模式识别中的“择近原则”。这种方法有助于区分不同的突出风险级别，并为决策提供依据。 最后，以砚石台矿区为例，验证了这种基于粗糙集、集对理论、聚类分析法和熵权计算法的综合预测模型的实际效果。模型在预测检验样本时，其结果与现场实际情况相符，显示出良好的预测性能和实用价值。 这篇文章提出了一种创新的煤与瓦斯突出预测方法，通过多维度的数据处理和集成，提高了预测的准确性和实用性，为煤炭行业的安全开采提供了科学支持。