基于数据挖掘分类技术的煤层底板突水预测

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• 作者：LIU Zaibin刘再斌JIN Dewu靳德武LIU Qisheng刘其声
• 会议时间：2011-10-01
• 关键词：水文地质 ; 煤层底板 ; 突水预测 ; 数据挖掘 ; 分类技术
• 作者单位：LIU Zaibin,JIN Dewu,LIU Qisheng(Xi'an Research Institute,China Coal Technology & Engineering Group Corp,Xi'an 710054,China)刘再斌,靳德武,刘其声(中煤科工集团西安研究院,陕西西安710054)
• 母体文献：2011煤矿安全高效开采地质保障技术国际研讨会论文集
• 会议名称：2011煤矿安全高效开采地质保障技术国际研讨会
• 会议地点：西安
• 主办单位：中国煤炭科工集团
• 语种：chi

摘要

为了建立煤层底板突水预测系统,依据数据挖掘分类技术,采用神经网络算法和决策树算法对煤层底板突水案例进行挖掘.进行了BP神经网络和PNN神经网络分类对比研究和特征选择分类实验.基于二次特征选择,通过C4.5决策树和CART树算法获得了煤层底板突水规则.融合PNN神经网络和CART树分类方法建立了煤层底板突水预测系统.研究结果表明基于数据挖掘分类技术的煤层底板突水系统具有良好的实用性.