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基于数据融合理论的煤矿瓦斯动态预测技术
  • 381
  • 982
  • 作者

    邵良杉付贵祥

  • 单位

    辽宁工程技术大学系统工程研究所辽宁工程技术大学系统工程研究所 辽宁阜新123000

  • 摘要
    针对煤矿瓦斯预测中存在的问题,提出了一种以数据融合理论为基础,利用贝叶斯估计方法和自适应加权进行信息处理和数据融合,利用Dempster-Shafer证据理论解决瓦斯预测过程中的不确定性和不精确性问题,并综合考虑煤矿井下瓦斯浓度等相关参数的新方法,实现了对瓦斯状态信息的在线整合,优化了预测参数,提高了煤矿瓦斯预测预报的准确性.该方法从整体上确立了同源数据的完备性,实现了煤矿瓦斯的动态预测.
  • 关键词

    数据融合煤矿瓦斯自适应加权Dempster-Shafer理论

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    [1]基于粗糙集理论的煤矿瓦斯预测技术

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