刘庆军陈 坤刘晓光

（1.中国矿业大学（北京）资源与安全工程学院，北京市海淀区，100083；2.中国平煤神马能源化工集团有限责任公司，河南省平顶山市，467000）

★ 煤炭科技·机电与信息化★

煤与瓦斯突出预测PCA-距离判别法研究∗

刘庆军1，2陈 坤1刘晓光1

（1.中国矿业大学（北京）资源与安全工程学院，北京市海淀区，100083；2.中国平煤神马能源化工集团有限责任公司，河南省平顶山市，467000）

将主成分分析与距离判别法应用于煤与瓦斯突出预测中，建立了煤与瓦斯突出预测的PCA-距离判别法模型。通过PCA法提取煤与瓦斯突出影响因素的主成分，选取贡献率大于85%的3个主成分指标来代替原有的8个指标，同时确定这3个主成分为距离判别分析法的输入参数。以平宝公司试验工作面的17组原始数据为学习样本，5组原始数据为预测样本，对该方法进行了检验，预测结果与实际符合，可以作为煤与瓦斯突出预测的一种新方法。

煤与瓦斯突出 预测 主成分分析 距离判别法 检验

煤与瓦斯突出是威胁煤矿安全生产的一种自然灾害。在进行煤与瓦斯突出预测时要综合考虑诸多因素，但是各因素间存在错综复杂的关系。单项预测指标法操作简单，易于掌握，但只侧重考虑影响煤与瓦斯突出的单个因素，预测精度不高。现代数学理论方法被应用于煤与瓦斯突出预测中，主要包括模糊数学理论、人工神经网络、灰色理论、距离判别分析法、支持向量机算法、可拓聚类方法、免疫遗传算法等。但是现有这些评价方法中由于评价指标间存在相互影响，在分析时容易造成数据和信息的重叠，使得计算过于复杂并且容易导致对突出的误判。……