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| 基于贝叶斯分类器的顶煤可放性预测研究 | |
| 引用本文： | 徐旖旎,石永奎,齐敏华.基于贝叶斯分类器的顶煤可放性预测研究[J].煤炭技术,2018(1):99-101. |
| 作者姓名： | 徐旖旎 石永奎 齐敏华 |
| 作者单位： | 山东科技大学矿业与安全工程学院; |
| 摘 要： | 顶煤可放性预测是放顶煤开采合理应用的关键技术。以29个放顶煤工作面样本数据为例,通过粗糙集理论对数据进行处理。将开采深度、煤体强度、煤体裂隙分布、夹矸比和煤层厚度作为5个输入变量,建立贝叶斯分类器模型,对其中7个放顶煤工作面的顶煤可放性进行预测。预测精度能够达到85.71%,预测模型可以在工程中推广运用。 |
| 关 键 词： | 放顶煤开采 贝叶斯分类器 顶煤可放性 |
Prediction of Top Coal Caving Ability Based on Bayesian Classifier |
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