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基于决策树ID3改进算法的煤与瓦斯突出预测
作者姓名:李定启  程远平  王海峰  王亮  周红星  孙建华
作者单位:1.中国矿业大学 煤矿瓦斯治理国家工程研究中心,江苏 徐州 221008;2.黑龙江科技学院 安全工程学院,黑龙江 哈尔滨 150027
基金项目:国家重点基础研究发展计划(973)资助项目(2011CB201204);国家青年科学基金资助项目(50904068)
摘    要:为提高工作面突出预测指标预测的准确率,根据灰色相关理论和决策树ID3算法,提出了基于决策树ID3改进算法的煤层工作面煤与瓦斯突出预测方法。该方法以工作面的钻屑解吸指标作为主要决策属性,以地质构造、瓦斯浓度变化等现场较为直观的突出征兆作为辅助决策属性,同时根据矿井实际工作面煤与瓦斯突出数据建立预测样本数据集,把决策属性的相对灰色关联度作为决策树ID3改进算法的最大信息增益计算权重,建立了煤层工作面煤与瓦斯突出决策树预测模型,并采用该预测模型对10组煤与瓦斯突出数据进行了预测,结果表明,该模型预测的准确率显著高于采用单一钻屑指标预测的准确率。

关 键 词:决策树  ID3改进算法  煤与瓦斯突出  预测方法,
收稿时间:2010-09-29
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