| 基于残缺数据的煤与瓦斯突出预测系统 |
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| 引用本文： | 汝彦冬,吕兴凤,郭继坤,张洪全,陈丽娟.基于残缺数据的煤与瓦斯突出预测系统[J].哈尔滨商业大学学报(自然科学版),2021,37(2):172-176. |
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| 作者姓名： | 汝彦冬 吕兴凤 郭继坤 张洪全 陈丽娟 |
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| 作者单位： | 黑龙江科技大学 电子与信息工程学院,哈尔滨150027;黑龙江大学 计算机学院,哈尔滨150080 |
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| 基金项目： | 黑龙江省省属高等学校基本科研业务费项目 |
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| 摘 要： | 煤与瓦斯突出是煤矿事故发生的主要原因.正确预测煤与瓦斯突出,对于煤炭企业安全生产具有重要意义.对和煤与瓦斯突出相关的5个特征进行分析,采用拉依达准则处理数据异常值.针对数据变量缺失的情况,选择具有代表性的均值插补、多重插补、K近邻插补和随机森林插补方法完成数据插补.采用随机森林、支持向量机和K近邻模型进行煤与瓦斯突出预测.采用精确度,特异度和敏感度作为性能指标.实验表明,采用随机森林数据插补方法并利用随机森林模型完成的预测,取得了精度98.94％、敏感度98.67和特异度100％的性能,在所有数据插补方法和预测模型组合中性能最优.
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| 关 键 词： | 煤与瓦斯突出 煤矿安全 数据插补 机器学习 拉依达准则 随机森林 数据质量 |
Coal and gas outburst prediction system based on incomplete data |
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| RU Yan-dong,LYV Xing-feng,GUO Ji-kun,ZHANG Hong-quan,CHEN Li-juan.Coal and gas outburst prediction system based on incomplete data[J].Journal of Harbin University of Commerce :Natural Sciences Edition,2021,37(2):172-176. |
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| Authors: | RU Yan-dong LYV Xing-feng GUO Ji-kun ZHANG Hong-quan CHEN Li-juan |
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