空间数据挖掘算法在煤矿能源保护监管中的应用_中国煤炭行业知识服务平台

空间数据挖掘算法在煤矿能源保护监管中的应用

作者

潘燕
单位

福建农业职业技术学院
摘要

为降低煤矿能源开采风险，实现规范化管理，提出空间数据挖掘算法在煤矿能源保护监管中的应用研究。由信息层、控制层和设备层构成监管系统，明确系统职责，结合监管系统特征，设计空间数据挖掘模型整体结构。将粗糙集和神经网络方法相结合，去除冗余数据，采用误差函数和代价函数，确定神经网络训练样本数量。探究数据挖掘模型在煤矿保护监管中的应用过程，设计神经网络结构，计算神经元数量，反复训练网络生成关联规则。经过实例应用分析，从关联规则中可得出：煤矿能源安全和瓦斯浓度、日开采量之间支持度较高，必须将二者指标控制在合理范围内。由此证明了挖掘算法不但可以获取煤矿能源现状，还能通过历史数据得出预见性结论。
关键词

空间数据挖掘煤矿能源保护监管神经网络粗糙集
文章目录

1 煤矿能源保护监管模型构建
1.1 煤矿能源监管保护系统组成
1.2 煤矿能源保护监管数据挖掘模型构建
1.2.1 模型整体结构
1.2.2 粗糙集和神经网络算法的融合
1.2.3 挖掘过程分析
2 数据挖掘在煤矿能源保护监管中的应用
(1)应用步骤。
(2)模型参数输入。
(3)数据预处理。
3 结论
引用格式

潘燕.空间数据挖掘算法在煤矿能源保护监管中的应用[J].能源与环保,2022,44(06):225-230.DOI:10.19389/j.cnki.1003-0506.2022.06.035.