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基于数据挖掘分类技术的煤层底板突水预测

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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.

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来源
《2011煤矿安全高效开采地质保障技术国际研讨会》|2011年|118-123|共6页
会议地点西安
作者
LIU Zaibin; 刘再斌; JIN Dewu; 靳德武; LIU Qisheng; 刘其声;
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作者单位

中国煤炭科工集团;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 P641.461;
关键词
水文地质; 煤层底板; 突水预测; 数据挖掘; 分类技术;

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