煤与瓦斯突出分类预测方法分析

• 作者: 宋维康 徐冰
• 来源期刊: 煤
• 学科: 工学
• 关键词: 煤与瓦斯突出 SVM 朴素贝叶斯分类器 决策树
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 成果应用
• 页码范围: 23-25
• 页数: 3页
• 分类号: TD713
• 字数: 2230字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-2798.2016.04.007

摘要

文章通过SVM分类机、朴素贝叶斯分类器和决策树算法,利用WEKA等软件以及粗糙集等理论分析并验证了瓦斯放散速度、瓦斯压力、煤的普氏系数、地质破坏程度、开采深度等非线性因素对煤与瓦斯突出的影响.成功实现了对煤与瓦斯突出基于三种不同算法的训练和预测;从详细精度、混淆矩阵和节点错误率这三个方面分别比较了三种算法对煤与瓦斯突出分类预测的适用性.结果表明:三种算法对煤与瓦斯突出进行分类预测是较成功的,其中,决策树算法对煤与瓦斯突出进行分类预测的效果最优,其次为朴素贝叶斯分类器.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋维康		4	4	1.0	1.0
2	徐冰		1	2	1.0	1.0