基于选择性集成学习的煤与瓦斯突出预测研究

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1、硕士学位论文基于选择性集成学习的煤与瓦斯突出预测研究ResearchonthePredictionofCoal/GasOutburstsBasedonSelectiveEnsembleLearning作者姓名王恒指导教师邵良杉教授学科专业管理科学与工程二〇一二年十二月基于选择性集成学习的煤与瓦斯突出预测研究王恒辽宁工程技术大学关于论文使用授权的说明本学位论文作者及指导教师完全了解辽宁工程技术大学有关保留、使用学位论文的规定，同意辽宁工程技术大学保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅，学校可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或

2、扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。保密的学位论文在解密后应遵守此协议学位论文作者签名：____________导师签名：_____________年月日年月日分类号TP18学校代码10147密级公开UDC004硕士学位论文基于选择性集成学习的煤与瓦斯突出预测研究ResearchonThePredictionofCoal/GasOutburstsBasedonSelectiveEnsembleLearning作者姓名王恒指导教师邵良杉教授申请学位管理学硕士学科专业管理科学与工程研究方向信息管理与信息系统辽宁工程技术大学致谢时光飞逝，不知不觉间研究生阶段的学习生活又即将告一段落，在这两年多的学

3、习生活中，在老师的指导下，同学们的帮助下，个人从最初的疑惑彷徨到现在的自信满满，不论是在专业知识方面还是在为人处世方面都取得了很大的进步，这些对于即将进入社会大学的我都将是一份宝贵的财富。本论文在我的导师邵良杉教授的悉心指导和耐心帮助下顺利完成，老师在我一入校就给与我学业许多指导，并提供了许多实践机会，在此我由衷的感谢我的导师。在学术研究上，老师提供给我们大的方向，帮助我们确立适合自己的研究方向，指导我如何进行深入研究。具体到论文，从选题到论文撰写，老师给与了许多建议，帮助我开阔思路，尤其是在论文撰写过程中，在严格要求的同时给予了很多建议和帮助。在此，再次向邵老师表达诚挚的谢意。在这里，我还

4、要感谢在学习生活中给予我很多帮助的其他老师以及我的师兄师姐们，他们从学习到生活都给予了很多照顾和帮助。最后，向以上老师，同学送上最美好的祝福。摘要我国是一个煤炭生产大国，而煤与瓦斯突出事故时有发生，从而严重制约着煤矿的生命财产安全。在煤矿的安全生产中，煤矿瓦斯突出危险性预测与防治工作，一直是人们关注的重大科研课题。已有研究表明，煤与瓦斯突出突出机理十分复杂，影响因素众多，预报防治工作难度很大，因此突出预测研究一直是一个热点研究问题。本文将机器学习领域里的“选择性集成”思想引入到煤与瓦斯突出预测研究中，并且与粗糙集理论，神经网络理论等相结合，构建了基于选择性集成学习的煤与瓦斯突出预测研究模型。

5、首先，利用粗糙集理论对煤与瓦斯突出信息进行数据离散化，特征信息提取，删除冗余信息，降低神经网络基学习器学习的复杂性，然后采用基于学习样本扰动的策略训练出多个神经网络基学习器，在定义不同基学习器之间距离的基础上，采用基于改进的K-means聚类算法对基学习器进行聚类，选择出差异化大的，预测准确率高的基学习器进行选择性集成，生成集成学习器。最后用集成学习器进行煤与瓦斯突出预测，实验结果表明，基于选择性集成学习的煤与瓦斯突出预测模型能够有效弥补单一预测模型预测准确率低，不稳定的缺点。关键词：煤与瓦斯突出；选择性集成；粗糙集；预测IAbstractChinaisamajorcoalproducing

6、country,unfortunately,thecoalandgasoutburstdisastersoccurfrequently.Itconstraintsonlivesandcoalminesafety.Coalmineproductionbelongstohigh-riskindustry,coalandgasoutburstpredictionandpreventionofriskhasbeenthesignificantscientificresearchtopicswhichwereconcernedbythemajorcoal-producingcountriesinthe

7、world.Coalandgasoutburstresearchshowsthatthereasonforcoalandgasoutburstisverucomplexandinfluencedbymanyfactors,resultingtheworkofforecastandprevetiontocoalandgasoutburstisverydifficult.Thereforcoalandgasout