基于数据融合理论的煤矿瓦斯动态预测技术

• 作者: 付贵祥 邵良杉
• 来源期刊: 煤炭学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据融合 煤矿瓦斯 自适应加权 Dempster-Shafer理论
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 页码范围: 551-555
• 页数: 5页
• 分类号: TD712.5
• 字数: 4570字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-9993.2008.05.017

摘要

针对煤矿瓦斯预测中存在的问题,提出了一种以数据融合理论为基础,利用贝叶斯估计方法和自适应加权进行信息处理和数据融合,利用Dempster-Shafer证据理论解决瓦斯预测过程中的不确定性和不精确性问题,并综合考虑煤矿井下瓦斯浓度等相关参数的新方法,实现了对瓦斯状态信息的在线整合,优化了预测参数,提高了煤矿瓦斯预测预报的准确性.该方法从整体上确立了同源数据的完备性,实现了煤矿瓦斯的动态预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵良杉	辽宁工程技术大学系统工程研究所	189	1464	18.0	27.0
2	付贵祥	辽宁工程技术大学系统工程研究所	2	85	2.0	2.0