2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、煤炭資源是重要的戰(zhàn)略物資能源,其在國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起到關(guān)鍵作用。在煤炭開采過程中,瓦斯災(zāi)害是十分常見的事故,造成了大量的人員傷亡和經(jīng)濟(jì)財(cái)產(chǎn)損失。為了提高瓦斯安全預(yù)測水平和降低瓦斯危害,瓦斯動態(tài)智能預(yù)測方法和模型的研究是十分必要的;基于此,主要目標(biāo)是研究出適應(yīng)度和預(yù)測精度更好的瓦斯動態(tài)預(yù)測方法。針對我國瓦斯災(zāi)害的高瓦斯涌出、瓦斯爆炸、煤與瓦斯突出等顯著特點(diǎn),結(jié)合智能信息處理技術(shù),對瓦斯涌出量、瓦斯?jié)舛?、煤與瓦斯突出等方面的預(yù)測及分析方法進(jìn)行

2、了深入研究。研究主要包括以下幾個方面的內(nèi)容:
  1)分析了國內(nèi)外瓦斯動態(tài)預(yù)測方法,討論了瓦斯涌出量和瓦斯?jié)舛鹊挠绊懸蛩?、煤與瓦斯突出機(jī)理及影響因素,確定了研究對象的預(yù)測方法分為數(shù)值計(jì)算和分類計(jì)算兩個方向。通過分析瓦斯動態(tài)的不同特征,進(jìn)一步拓展到展開數(shù)值計(jì)算預(yù)測算法、分類計(jì)算預(yù)測算法、信息生成算法和瓦斯動態(tài)預(yù)測模型研究。
  2)提出了對立度數(shù)值計(jì)算(OD-NC)算法和對立度分類計(jì)算(OD-CC)算法。對立度相關(guān)算法基于語義

3、對立度、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、聚類分析等智能信息處理的相關(guān)概念和理論。OD-NC算法和OD-CC算法能夠分別進(jìn)行煤礦瓦斯動態(tài)的數(shù)值預(yù)測和分類預(yù)測。
  3)提出了信息生成(IG)算法。算法分為兩個模板,即數(shù)值計(jì)算句型模板(NCST)和分類計(jì)算句型模板(CCST);不同的句型模板可以生成不同的信息。IG算法可以和對立度相關(guān)算法進(jìn)行對接,也可以和系統(tǒng)模型結(jié)合,并最終能生成相關(guān)信息。此外,IG算法還可以對部分瓦斯數(shù)據(jù)進(jìn)行安全分析。

4、  4)研究了對立度相關(guān)算法和信息生成算法在瓦斯動態(tài)預(yù)測中的應(yīng)用。研究包括:基于OD-NC和IG的瓦斯涌出量及瓦斯?jié)舛阮A(yù)測,基于OD-CC和IG的煤與瓦斯突出及瓦斯安全狀態(tài)預(yù)測;其中,瓦斯安全狀態(tài)預(yù)測和瓦斯涌出量、瓦斯?jié)舛?、煤與瓦斯突出關(guān)系密切,其預(yù)測也是對算法預(yù)測和性能分析進(jìn)行驗(yàn)證的重要手段。通過對比不同的智能算法預(yù)測的結(jié)果,驗(yàn)證了對立度相關(guān)算法在工程實(shí)例中的可行性和有效性;通過專家打分的方法,說明了信息生成算法在瓦斯預(yù)測中的評價效果

5、。
  5)采用ASP.NET+C#+Access2007實(shí)現(xiàn)了智能瓦斯預(yù)測模型。該模型結(jié)合安徽淮北礦業(yè)集團(tuán)渦北煤礦的實(shí)際情況,基于對立度數(shù)值計(jì)算算法、信息生成算法的內(nèi)容,并初步分析了其工作面風(fēng)巷的瓦斯?jié)舛鹊陌踩珷顟B(tài),與實(shí)際情況一致。因此,經(jīng)過實(shí)例驗(yàn)證,進(jìn)一步證明了該算法及模型的可靠性和智能性。
  總之,對立度數(shù)值計(jì)算算法、對立度分類計(jì)算算法的泛化能力和適應(yīng)度較好、預(yù)測精度高;對立度相關(guān)算法和信息生成算法是可行且有效的。研

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