基于粗糙集与神经网络的煤与瓦斯突出预测方法.pdf

本文主要探讨了一种基于粗糙集与神经网络的煤与瓦斯突出预测方法，该方法结合了粗糙集理论和神经网络的优势，旨在提高预测的准确性和可靠性。煤与瓦斯突出是一个复杂的现象，受到多种相互关联的因素影响。通过对这些因素的深入分析和建模，可以更有效地预测事故的发生。 粗糙集理论在预测模型中的应用主要体现在属性约简和规则提取两个方面。属性约简是为了减少冗余信息，提高模型的效率和精度。文中提出了一种基于MDV（Mean Deviation Value）函数和信息熵的连续属性离散化算法，该算法对连续型数据进行处理，使之转化为适合模型分析的离散形式。接着，利用粗糙集的属性约简算法，找到对预测目标影响最大的最小属性集，这有助于简化模型并保持预测能力。 规则提取是粗糙集理论的核心，通过条件属性和决策属性的关系生成分类规则。规则的可信度反映了规则的确定性，100%的可信度代表确定性规则，而低于100%则表示不确定性。通过分析样本的等价类，可以生成一系列规则，这些规则描述了煤与瓦斯突出的可能性。 神经网络部分，文章构建了一个四层结构的神经网络模型，包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收经过粗糙集处理后的数据，隐藏层负责特征的学习和转换，输出层则给出预测结果。这种结合粗糙集的神经网络模型能够利用粗糙集的规则提取能力和神经网络的非线性学习能力，更好地拟合复杂的数据模式。 通过实证分析和与其他预测方法的对比，该方法的正确性和可行性得到了验证。整体来看，基于粗糙集与神经网络的预测方法在处理煤与瓦斯突出预测问题时，能够有效处理大量数据，识别关键影响因素，并提供准确的预测结果，对于矿井安全管理和预防瓦斯突出事故具有重要的实际意义。