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1、為提高模糊c-均值聚類(Fuzzy C-Means Clustering Algorithm，F(xiàn)CM)算法在煤與瓦斯突出預(yù)測中的準(zhǔn)確度，提出一種將模擬退火算法(Simulated AnnealingAlgorithm，SA)與遺傳算法(Genetic Algorithm，GA)相結(jié)合用于模糊c-均值聚類分析的煤與瓦斯突出預(yù)測方法。該方法綜合了模擬退火算法全局搜索、高精度的優(yōu)點和遺傳算法強(qiáng)大的空間搜索能力，將經(jīng)遺傳模擬退火算法優(yōu)化后的初始
2、值賦給FCM，避免了由于聚類中心初始值選擇不當(dāng)造成FCM算法收斂到局部極小點上。采用主成分分析法對煤與瓦斯突出的影響因素進(jìn)行分析，最終選擇瓦斯壓力、瓦斯放散初速度、煤的堅固性系數(shù)、煤的破壞類型四個影響因素建立預(yù)測指標(biāo)體系。結(jié)合典型突出礦井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)果表明基于SA-GA-FCM的預(yù)測結(jié)果中只有兩組有偏差且差別較小，表明該方法能夠用于煤與瓦斯突出的預(yù)測。另外選擇10組典型突出礦井?dāng)?shù)據(jù)分析比較基于SA-GA-FCM的預(yù)測與單一FCM算法
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