【摘 要】
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针对当前矿井监控系统只提供阈值报警的不足,充分利用监控系统数据库中丰富的历史数据,先甄选出正常数据样本与异常数据样本,分别对正常、异常样本建模,再提取各样本的特征向
【基金项目】
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湖南省教育厅科学研究项目《基于嵌入式技术的矿井安全预警平台构建及智能决策系统研究》(编号12C1110)
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针对当前矿井监控系统只提供阈值报警的不足,充分利用监控系统数据库中丰富的历史数据,先甄选出正常数据样本与异常数据样本,分别对正常、异常样本建模,再提取各样本的特征向量,最后利用支持向量机训练各样本的特征向量,得到以矿井瓦斯为主的在线预测模型。仿真结果表明,支持向量机预测模型能够实现矿井瓦斯的在线测量与危险性提前预测,为矿井管理人员提供智能决策指导,进一步完善了矿井监控系统的整体功能。
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