基于FOA-RF模型下煤与瓦斯突出智能预警系统研究
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作者
张清清
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单位
中煤科工集团沈阳研究院有限公司煤矿安全技术国家重点实验室
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摘要
为提高工作面煤与瓦斯突出预警系统的预警准确率及智能化程度，以山西省吕梁市某矿11301掘进工作面为研究背景，引入人工智能大数据挖掘算法构建基于FOA-RF的煤与瓦斯突出危险性智能预测模型，利用微震及红外甲烷传感器实时监测工作面煤与瓦斯突出危险状态，设计开发了煤与瓦斯突出智能预警系统，并将该系统应用至11301掘进工作面的突出危险性预警中。应用结果显示，智能预测模型的训练精度为99.59%,预测精度为94.57%,所建预警系统能较好地对实时预警指标数据进行可视化分析及管理，预警结果与工作面实际突出状态基本一致。
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关键词
随机森林算法果蝇算法煤与瓦斯突出智能预警系统
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文章目录
0 引言
1 实时预警系统设计
1.1 基于FOA-RF的突出智能预测模型
1.2 智能预警系统整体设计
1.3 预警系统功能设计
2 预警系统实例应用
3 结论
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DOI
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引用格式
[1]张清清.基于FOA-RF模型下煤与瓦斯突出智能预警系统研究[J].陕西煤炭,2024,43(07):152-155+161.
陕西煤炭 
2024年第07期 
