基于数据挖掘的煤矿灾害预测研究

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；