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题名未确知聚类理论在顶板沉降量预测中的应用
被引量：1
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作者
李启月
张瑞华
马少维
吴志波
马春德
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机构
中南大学资源与安全工程学院
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出处
《科技导报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第14期48-53,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(51374243
4137227)
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文摘
从距离判别的思想出发,对未确知聚类理论中的置信度准则进行优化,并将该理论应用于顶板沉降量预测中。选取岩体抗拉强度、埋藏深度、暴露面积等9个影响因子,构建顶板沉降量预测的未确知聚类预测模型。根据收集的15组样本数据确定了未确知测度函数,并利用熵权法计算指标权重,预测得出顶板沉降的分类等级及顶板沉降量。经计算验证,该方法的平均预测误差为7.38%,较模糊数学、灰色关联及神经网络3种方法有更高的预测精度。为进一步验证其实用性,以辰州矿业沃溪矿区为例,采用该方法对4142采场进行顶板沉降量预测。结果表明,预测结果与实际监测结果相吻合,证明该方法用于采场顶板沉降量预测是客观合理的,可为矿山安全生产提供决策依据。
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关键词
顶板沉降量
未确知聚类预测
置信度准则
距离判别
熵权
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Keywords
roof settlement
unascertained clustering prediction
confidence criterion
distance discriminant
entropy weight
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分类号
TD327.2
[矿业工程—矿井建设]
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题名地下开采引发地面沉陷的未确知聚类预测方法
被引量：26
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作者
董陇军
李夕兵
宫凤强
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机构
中南大学资源与安全工程学院
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出处
《中国地质灾害与防治学报》
CSCD
2008年第2期95-99,104,共6页
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基金
国家自然基金重大项目(50490274)
中南大学米塔尔创新项目(07MX14)
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文摘
对未确知聚类预测法进行优化,并将其应用于开采地面沉陷的预测研究。采用开采地面沉陷的实测数据按最大沉陷量进行分类,利用各分类影响因素的均值表示各分类中心,并确定各影响因素的未确知测度函数。由待测对象指标的综合未确知测度与各分类指标的未确知测度间的距离来确定待预测对象所属等级,给出了预测值的计算公式。经计算验证,该方法的正确率为75%。但在实际应用中,为了保证地表建筑设施等更加安全,允许预测级高判,则正确率可达100%。针对某铁矿一观测点进行预测,并与实测数据比较,结果表明,未确知聚类预测的结果是令人满意的,为开采地面沉陷的预测提供了一种新思路。
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关键词
开采地面沉陷
未确知聚类预测法
最大沉陷量预测
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Keywords
mining induced surface subsidence
forecast model of unascertained clustering
maximal subsidencedisplacement of prediction
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分类号
TD327
[矿业工程—矿井建设]
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题名高强混凝土强度预测的未确知聚类预测优化模型
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作者
许元
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机构
浙江广厦建设职业技术学院
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出处
《混凝土》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第10期34-36,共3页
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基金
2011年金华市科技计划项目
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文摘
高强混凝土的强度受多种因素的影响,其强度的预测是一个动态性的系统工程。建立了高强混凝土强度预测的未确知聚类的预测优化模型。并将未确知聚类预测优化模型计算的强度结果与实测混凝土28 d抗压强度进行比较。研究表明,预测结果与实测结果吻合一致,说明该预测模型具有较高的预测精度,为以后高强混凝土强度预测提出一种新方法和一条新途径。
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关键词
高强混凝土
未确知聚类预测优化模型
强度预测
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Keywords
high strength concrete
optimized model of unascertained clustering grade
strength forecast
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分类号
TU528.3
[建筑科学—建筑技术科学]
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