基于Bayes判别分析法的煤与瓦斯突出预测研究

建立了煤与瓦斯突出预测的Bayes判别模型,选用5项指标作为判别因子,将突出类型分为4个等级作为Bayes模型的正态总体,利用训练好的模型进行了实例预测。研究表明,Bayes判别模型是预测突出的有效方法。     

基于灰关联-神经网络方法的冲击地压预测

通过对影响冲击地压的各因素进行灰关联分析,得出了各因素对冲击地压影响程度的重要性排序,选择关联度排列前8位的影响因素作为输入参数,建立了冲击地压预测的BP神经网络模型,并进行了实际应用。