项目名称: 基于数据挖掘的煤矿灾害预测研究

项目编号: No.70971059

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2010

项目学科: 管理科学

项目作者: 邵良杉

作者单位: 辽宁工程技术大学

项目金额: 28万元

中文摘要: 现有的煤矿灾害预测方法,大多是通过某一单一因素进行灾害预测,实际上每种煤矿灾害都与多种因素(包括瓦斯涌出量、顶底板压力、有害气体含量、涌水量、温度等)相关,是多因素同时作用的结果,甚至是多种灾害(瓦斯突出爆炸、煤尘爆炸、突水、自燃、矿震)同时发生。 煤矿井下监测系统采集并积累了海量数据,这些数据中隐含着对煤矿灾害预测预报的知识。本研究应用数据挖掘最新理论,对搜集到的已发生灾害煤矿各项监测数据进行处理,通过自学习建立灾害预测模型,揭示出煤矿灾害与井下多种因素的关系和相互作用、监测数据间关联关系,归纳总结不同监测参数变化导致不同类型、不同强度煤矿灾害的发生趋势,并达到预测灾害的目的。应用数据挖掘技术研究各项监测数据之间的相关关系,进而建立灾害预测模型是本项研究的创新。

中文关键词: 煤矿灾害预测;数据挖掘;数据质量;煤与瓦斯突出;

英文摘要:

英文关键词: coal mine disaster prediction;data mining;data quality;coal and gas bursting;

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