【摘 要】
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为了提高煤层突出危险性评价的效率和准确度,引入距离判别分析法（DDA）,选用煤层瓦斯放散初速度、煤的坚固性系数、煤层瓦斯压力、煤体破坏类型和开采深度作为判别因子,并运用灰
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41672303）, 云南省省级人培资助项目（KKSY201421030）
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为了提高煤层突出危险性评价的效率和准确度,引入距离判别分析法（DDA）,选用煤层瓦斯放散初速度、煤的坚固性系数、煤层瓦斯压力、煤体破坏类型和开采深度作为判别因子,并运用灰色关联分析（GRA）计算权重矩阵,建立了煤层突出危险性评价的加权距离耦合判别模型。将30个煤与瓦斯突出实例作为学习样本进行训练,建立相应的判别准则,经过训练后的模型误判率为0。利用该模型对10个煤与瓦斯突出实例进行评判,并将评判结果与单项指标法、BP神经网络法和未加权距离判别法进行对比分析,结果表明GRA-DDA耦合模型的评判结果准确,符
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