文献类型：期刊文章

作　　者：温廷新[1] 张波[1] 邵良杉[1]

机构地区：[1]辽宁工程技术大学系统工程研究所

出　　处：《中国安全科学学报》

基　　金：国家自然科学基金资助(70971059);辽宁省教育厅基金资助(LT2010048);山东省自然科学基金资助(ZR2010FL012);校企调研基金资助(SCDY2012018)

年　　份：2014

卷　　号：24

期　　号：2

起止页码：100-106

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：矿井突水水源识别是煤矿预防突水事故发生的关键工作,为快速、有效判别矿井突水水源,选取Ca2+,Mg2+,K++Na+,HCO-3,SO2-4,Cl-和总硬度7种主要判别指标。利用Logistic回归分析模型,对7种判别指标的重要程度进行回归分析,提取最主要的判别指标作为水源识别的影响因素,建立基于Logistic分析的矿井突水水源识别的随机森林(RF)模型。将煤矿实测的33组数据作为训练数据,进行预测模型训练,另外选用12组数据作为测试数据,利用该模型进行预测,并与Fisher判别方法和神经网络方法进行对比。结果表明:利用Logistic回归分析法能有效地提取影响矿井突水水源识别的因素,去除冗余影响因素,可有效地预测矿井突水水源类型,使矿井突水水源预测模型错误率降低至1/12。

关 键 词：矿井突水 水源识别  预测  Logistic回y-3分析  随机森林(RF)  

分 类 号：X924.4[安全科学与工程类]