【摘 要】
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针对当前煤层底板突水影响因素复杂、预测精度低及难度大等问题,通过结合主成分分析法(PCA)和Fisher判别分析法,构建了PCA-Fisher煤层底板突水判别模型,并将该判别模型应用于
【机 构】
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贵州大学矿业学院,贵州贵阳550025;贵州省盘江精煤有限公司,贵州盘江553500
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针对当前煤层底板突水影响因素复杂、预测精度低及难度大等问题,通过结合主成分分析法(PCA)和Fisher判别分析法,构建了PCA-Fisher煤层底板突水判别模型,并将该判别模型应用于贵州省六盘水月亮田煤矿9号煤层对其进行底板突水危险性预测.笔者将含水层水压、隔水层厚度及煤层倾角等6个指标作为影响该煤层底板突水危险性的主要因素,把18组实测数据输入PCA-Fisher判别模型并进行煤层底板突水预测.结果显示:PCA提取的3个主成分F1、F2及F3的方差贡献率达94.179％,且判别模型的前14组训练样本正确率达85.7％;最后判别未参加训练的后4组样本,误判率为0％,其精度高达100％,结果印证了PCA-Fisher的判别模型对煤层底板突水预测的正确性.
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