基于模糊粗糙集与支持向量机的瓦斯涌出量预测研究

支持向量机(Support Vector Machine)具备很强的非线性建模能力,而且具有全局最优、结构简单等优点,近年来被广泛的应用于煤矿瓦斯预测方面,但其在处理样本时,不能确定数据中哪些知识是冗余的、不能将输入的信息空间维数简化,因此,会降低系统预测的精确性;将模糊粗糙集理论引入瓦斯涌出量的预测中,建立基于模糊粗糙集与支持向量机的瓦斯涌出量预测模型,用模糊粗糙集作为前端预处理器对数据进行约简,剔除冗余信息,以实现两种算法的优势互补.实验结果显示,该方法预测准确,具有较高的应用价值.     

振弦式传感器在矿山边坡应力监控系统的应用

为了实现对边坡应力的监控,确保露天煤矿生产的安全,通过对振弦式传感器的理论研究和分析,研制了一款以其为核心的边坡无线远程监控系统。首先叙述了振弦式传感器的工作原理,然后对分节点应力采集与数据传输部分的硬件、测频的关键技术以及软件部分进行设计,最后提出测周法计频实验。实际应用表明:振弦式传感器在边坡无线远程监控系统应用中具有感应灵敏、硬件电路可靠、激振高效、价格低廉、连续快速检测等特点,对矿用相关产品的研发具有重要价值,拥有广阔的应用前景。