基于数据挖掘分类技术的煤层底板突水预测

摘要：

　　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.

关键词： 水文地质 煤层底板 突水预测 数据挖掘 分类技术

作者: LIU Zaibin 刘再斌 JIN Dewu 靳德武 LIU Qisheng 刘其声

作者单位: Xi”an Research Institute,China Coal Technology & Engineering Group Corp,Xi”an 710054,China 中煤科工集团西安研究院,陕西西安710054

会议类型: 国内会议

会议名称: 2011煤矿安全高效开采地质保障技术国际研讨会

会议地点: 西安

会议语种:中文

页码: 118-123

在线出版日期: 2011-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）