【摘 要】
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为了解决预测煤层底板隐伏陷落柱构造复杂、影响因素繁多和相关交叉影响而造成底板隐伏陷落柱突水危险性评价困难的问题,提出了采用基于组合主成分、三角模糊数学和神经网络
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为了解决预测煤层底板隐伏陷落柱构造复杂、影响因素繁多和相关交叉影响而造成底板隐伏陷落柱突水危险性评价困难的问题,提出了采用基于组合主成分、三角模糊数学和神经网络的底板隐伏陷落柱突水危险性评价模型,该模型首先利用主成分分析(PCA)对底板隐伏陷落柱突水评价指标因素进行降维处理,确定其突水的主控因素,利用三角模糊数学(FPP)求出评价指标因素的权重值,减少人为主观的影响,最后利用评价指标之间彼此交叉和反馈的特征,采用BP神经网络对底板隐伏陷落柱突水危险性进行评价研究,通过工程实践结果表明:该评价模型能减少人为
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