FA-FDA判别分析的矿井通风系统安全评价

为及时发现矿井通风系统中存在的问题,排除安全隐患,构建一种合理、有效的矿井通风系统安全可靠性评判模型.应用统计学理论,结合矿井通风系统经济性、安全性的要求,利用SPSS软件对学习样本进行因子分析(FA),有效的选取主因子,对主因子进行Fisher判别分析(FDA),建立因子Fisher判别分析模型(FA-FDA).用建立的因子Fisher判别分析函数对待测样本进行分类,并对实际生产的矿井通风系统安全性进行判别.研究结果表明:预测结果与实际结果相吻合,因子Fisher判别分析模型在研究矿井通风系统安全可靠性方面性能较好,预测精度高,操作过程简单,便于实际推广.     

局部加权随机森林的冲击地压危险性等级预测

为对煤矿冲击地压危险性等级进行预测,综合考虑煤层厚度、煤层倾角、开采深度、顶板岩性、构造情况、开采方法、有无煤柱、采煤工艺等影响因素.采用局部加权学习方法建立冲击地压危险性等级预测模型,其中分类器选择随机森林,样本间距离采用欧氏距离函数进行计算.实验选取17组冲击地压数据进行研究,其中14组数据用于建立预测模型,采用十折交叉验证法对模型进行评价,并与采用决策树和朴素贝叶斯生成的模型进行比较,预测准确率得到较大提高,最后使用该模型对其它3组测试数据进行预测,预测结果与实际类别吻合.研究结果表明:采用局部加权随机森林方法可以建立泛化性能更好的冲击地压预测模型.     

基于PCA-RF模型的冲击地压预测

为了提高冲击地压危害预测的准确性,基于主成分分析法和随机森林算法,构建了由主成分分析方法优化的随机森林模型,分析静态冲击地压数据并处理异常值,通过数据标准化处理、计算相关系数矩阵及累计方差贡献率,提取出5个主要特征.利用优化的随机森林模型训练冲击地压数据集,使模型参数不断得到优化.以混淆矩阵中的准确率作为评估指标,将优化的随机森林模型与单一随机森林模型进行比较分析.实验结果表明,优化的随机森林模型比单一随机森林模型具备更好的效果,其准确率达到了88.9%,高于单一的随机森林模型,进而得出结论,即优化的随机森林模型能有效地对冲击地压危害进行预测,通过随机森林优化模型,一定程度上有效缩减冲击地压危害预测的时间.     

AdaBoost集成神经网络在冲击地压预报中的应用

为提高单一BP神经网络预测精度,利用AdaBoost.R2集成学习算法,将单一BP(Back\|Propagation)神经网络集成,并针对AdaBoost.R2集成BP网络的特点,提出了一种新的模型更新方法,在有效地实现模型更新的同时克服了传统更新方法的不足。将该新方法应用到抚顺老虎台矿冲击地压预报中,对冲击地压发生的主要因素进行了分析并将其作为模型的输入,使用AdaBoostR2集成BP网络作为核心智能算法,建立了冲击地压预报模型,取得了较好的预测效果。     

冲击地压危险性等级识别的随机森林模型及应用

 为快速、准确地预测冲击地压危险性,借鉴随机森林理论,选取影响冲击地压的10 项主要因素:煤层、倾角、埋深、构造情况、倾角变化、煤厚变化、瓦斯浓度、顶板管理、卸压、响煤炮声作为判别因子,建立冲击地压危险性识别的随机森林模型.利用重庆砚石台矿24 组实测数据作为学习样本建立随机森林分类器,在对样本分类的同时,计算预测变量的重要性值GI,发现构造情况为最重要的评价指标,其后是响煤炮声和倾角.利用其他12 组现场数据作为预测样本对该模型进行测试,预测结果与实际情况吻合较好.     

电磁辐射法预测煤矿冲击地压

简述了电磁辐射法预测冲击地压的原理,并用KDB5本安型煤与瓦斯突出电磁辐射监测仪在徐州三河尖矿进行了实测。结果表明,采用电磁辐射法非接触预测冲击地压不需打钻,实施需要时间短,准确率高,而且能够监测工作面前方的煤岩体活动情况,是一种很有发展前途的预测预报方法。     

基于贝叶斯分类方法的雷暴预报

为了研究贝叶斯(Bayes)方法对单站雷暴预报的应用效能,利用2003年8月~2006年8月WRF模式数值预报产品和单站观测资料,采用朴素贝叶斯分类器(N-Bayes,naive Bayes classifier)和贝叶斯判别准则(D-Bayes,Bayes discriminatory criterion)两种方法,结合多种强对流天气指数场、Fisher准则和相关系数法的预报因子选取技术,分别建立了漳平、广州和湛江3个单站的雷暴预报模型;利用2007年8月资料,检验了模型预报效果,并与Fisher模型的预报效果进行了比较试验。结果表明:N-Bayes和D-Bayes两种模型有较强的雷暴预报能力,24~48 h雷暴预报CSI评分均超过0.23,准确率在72%以上,两者CSI评分接近,趋势相同;两种Bayes分类方法在预报效果上要优于Fisher判别方法。     

Fisher判别法在综放回采巷道支护形式选择中的应用

 将Fisher判别分析法应用于综放回采巷道支护形式选择中,建立了综放回采巷道支护形式选择的Fisher判别分析模型,选取围岩强度、煤层强度、巷道埋深、围岩节理裂隙发育程度、采动影响系数、顶煤厚度、护巷煤柱宽度和断面面积8项指标作为Fisher判别分析模型的判别因子,以15组综采巷道围岩及支护实测数据作为学习样本进行训练,建立相应的判别函数对待判样本进行分类.研究结果表明,Fisher判别分析模型分类性能良好,预测精度高,回判估计的误判率很低,是一种综放回采巷道支护形式选择的有效方法.     

基于主成分分析与BP神经网络的冲击地压预测

冲击地压的发生会对矿山造成巨大的经济损失,预测预报是防治冲击地压的重要组成部分。文章将主成分分析方法与反向传播人工神经网络(即BP神经网络)方法相结合,用于对冲击地压的预测。首先,利用主成分分析法对冲击地压的影响因素进行分析,降低数据的维数。然后,将所得的数据作为BP神经网络的输入数据进行训练,用训练好的神经网络对冲击地压进行预测。预测结果与实际结果的对比表明,利用主成分分析—BP神经网络方法对冲击地压预测是可行的。     

冲击地压的混沌特性及动力模型研究

运用混沌理论研究了冲击地压的特性，通过震级数据的Lyapunov指数和Kolmogorov容量维分析，得出冲击地压具有混沌特性的结论并描述了其动力模型的最少参数。应用动力反演方法，建立了冲击地压的动力学方程组，为冲击地压的预测预报奠定了基础。     

基于Fisher判别法和质心距理论的突水水源识别

快速准确的判别矿井突水水源对煤矿安全开采而言是至关重要的。通过对张集矿水文地质资料的研究,并在此基础上根据不同含水层中水化学离子成分不同的特性,选用Ca~(2+)、Mg~(2+)、K~++Na~+、HCO~-_3、SO_4~(2-)、Cl~-六大常规离子,且增加pH和总溶解固体(total dissolved solids,TDS)共8个因素作为判别因子,基于Fisher判别法和质心距分析理论,利用SPSS软件,建立对张集矿突水水源判别的函数模型,并对随机抽取的8个水样进行判别分析。结果表明:因子分析对模型训练样本的建立具有一定的有效性;增加判别因子后,样本误判率降低,准确率从90.625%提高到96.875%;由于构造条件等因素的影响,待判水样存在一定的误差。因建立函数模型方法简单,且准确率较高,对突水水源类型的判别具有可行性。     

矿井冲击地压信息识别与预报方法的研究进展

随着煤炭工业的快速发展,煤矿采深逐年加大,矿井冲击地压对煤炭工业安全生产的威胁越来越严重,研究冲击地压监测前兆信息识别与预测方法对于防治矿井自然灾害具有重要意义.对冲击地压的发生机理、传统局部监测、现代地球物理系统区域监测方法与信息识别、预报等进行了总结,展望了今后的研究热点与方向.     

Z-score模型最优截断值确定方法比较——基于违约风险预测能力角度

Z-score模型在对企业进行财务困境和违约风险判别方面具有重要的应用价值,最优截断值的确定方法对于提高模型的违约风险判别能力至关重要.文章以医药生物行业上市公司作为样本,运用Fisher逐步判别法从15类财务比率中筛选出判别能力较强的7个指标构建了Z-Score模型,并尝试用加权平均法和考虑先验概率和误判成本的ZETAc模型法分别确定最优截断值,结果发现运用ZETAc模型法能够提高模型整体预测的准确率,而且能够降低第Ⅰ类错误分类的成本,其预测违约风险的能力明显优于加权平均法.     

冲击地压预测预报与防治成套技术研究

华丰煤矿是我国冲击地压灾害最严重的矿井之一,随着开采深度的增加,冲击地压越来越严重地威胁着矿井安全生产。因此,采用微地震监测技术,结合覆岩空间结构理论,进行冲击地压预测预报与防治成套技术研究非常有意义。通过研制微地震数据处理软件,实现了微地震监测结果的可视化,并能对微地震监测结果进行及时处理;通过采场覆岩空间结构运动和关键层运动诱发冲击地压的机理研究,找到了冲击地压监测预警新技术。实践应用证明,该套技术能成功地预报大型冲击地压,以便及时采取卸压和防护措施,保证矿井安全,取得了显著的社会经济效益。     

基于高斯过程机器学习的冲击地压危险性预测

针对多种复杂影响因素条件下,如何有效预测冲击地压危险性这一类复杂的模式识别问题,提出一种基于高斯过程机器学习的冲击地压危险性预测新模型,通过对少量训练样本的学习,能很好地建立冲击地压危险性与其影响因素的非线性映射关系.算例结果表明,该模型科学可行、容易实现且预测精度高,具有良好的工程应用前景.     

多环芳烃及其衍生物致癌性的支持向量机预测模型

分别用支持向量分类法、Fisher法判别、K最近邻法和反向传播人工神经网络，对353种多环芳烃及其衍生物致癌性构建二分类模型，并采用留一法交叉校验作比较，所构建的支持向量机模型的误报样本数及预报准确率均高于其它3种方法．实验结果表明，支持向量机算法具有较强的稳健性和良好的泛化能力，能够用于多环芳烃及其衍生物致癌性的二分类和预测．     

山区公路泥石流易发性评价的Fisher判别分析法

针对山区公路泥石流易发性评价问题,基于Fisher判别分析理论,在分析影响泥石流易发程度的基础上,选取9个影响因子作为判别指标,以G314线奥依塔克镇至布伦口段公路50条沟谷作为学习样本,建立了山区公路泥石流易发性评价的Fisher判别分析模型,利用回代估计方法对建模数据逐一进行检验,正确率达100%,并选用其它4组待检样本对判别模型进行验证,验证结果均与实际情况相符.研究结果表明:Fisher判别分析法用于山区公路泥石流易发性判别效果良好,是解决评价山区公路两侧沟谷泥石流易发性的一种有效方法.     

基于主成分判别分析的全国主要城市空气质量评价

空气质量在国际上已是重点控制对象,利用主成分方法对影响各个城市的空气质量的指标进行分析,得出影响空气质量的主要因素.然后选取主成分进行费希尔(Fisher)判别分析,建立主成分的费希尔判别分析模型,对城市的空气质量进行判别,再利用判别式分别对重庆、成都、昆明、宝鸡4个城市的空气质量类别进行预测.     

冲击地压震级预测的灰色系统方法

通过建立灰色模型，利用灰色系统理论对冲击地压的震级进行预测。通过实例计算可知，利用灰色预测有冲击地压危险矿井的安全生产具有一定的指导意义。为冲击地压的预测提供一个新的途径。     

煤矿冲击地压危险性模糊综合评价

为准确预测煤矿冲击地压,采用理论分析、数学建模和现场应用相结合的方法对冲击地压危险性评价展开系统研究.引入多层次模糊数学评价理论,分析冲击地压影响因素,确定冲击地压危险性评价指标.结合1-9标度表提出冲击地压危险性评价方法,并在忻州窑煤矿5931面进行现场应用.工作面冲击地压危险性评分为0.506,危险等级为C,属于中等冲击,与煤岩冲击倾向性测定实验和现场微震监测结果较为吻合,验证了数学评价方法的可靠性.