【摘 要】
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煤炭是国民经济和社会发展的基础。煤炭在我国一次能源生产和消费结构中始终占70%左右,且预测到2050年仍占50%以上,因此,煤炭在相当长的时期内仍将是我国的主要能源。当前经
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煤炭是国民经济和社会发展的基础。煤炭在我国一次能源生产和消费结构中始终占70%左右,且预测到2050年仍占50%以上,因此,煤炭在相当长的时期内仍将是我国的主要能源。当前经济快速的增长,对煤炭工业发展提出了更高的要求,必须确保煤炭工业持续、稳定、健康地发展才能满足人们的需求,煤矿的安全生产显得格外重要。本文在分析冀中能源峰峰集团薛村矿安全生产现状的基础上,从实际的管理角度出发,对其安全生产阶段出现的各种环境条件进行了分析,在此基础上建立了煤矿综采工作面安全评价指标体系,应用粗集理论和支持向量机理论构建RS-SVM评价模型。建模过程中首先利用粗糙集理论方法对指标属性进行分析,剔除冗余属性,得到最小条件属性集,这样减少了信息表达的特征数量,从而减少了SVM学习样本的输入维数;接着利用SVM优良的非线性回归拟合特性建立评价模型,引入了libsvm-mat-2.89-3加强版工具箱,对煤矿综采工作面安全生产进行了评价。最后结合薛村矿的综采工作面的实际情况进行实证研究,并就支持向量机样本集的构建、核函数参数选择等问题进行了分析。RS-SVM组合方法结合了粗集的属性约简剔除冗余和SVM的小样本非线性预测等优点,提高了系统运行速度以及预测精度,方便了煤矿企业对综采工作面的安全评价,对提高煤炭企业的安全管理水平具有一定积极意义。
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