基于案例推理的煤与瓦斯突出预警模型研究

作者：李全贵; 李建波; 胡千庭; 吴江杰; 郑梦浩; 李赏; 周俊江

来源：矿业安全与环保, 2023, 50(05): 24-36.

DOI：10.19835/j.issn.1008-4495.2023.05.004

• 煤与瓦斯突出
• 预警
• 案例推理
• K最近邻算法
• 灰狼优化算法

为充分汲取煤与瓦斯突出历史事故经验，发挥事故调查报告中专家意见的价值，构建了一种基于案例推理的CBR突出预警模型，并依据历史案例数据库搭建了突出预警系统。以突出的多类别指标数据作为输入，运用K最近邻算法计算当前案例与历史案例的局部相似度。同时，为进一步提高案例检索准确度，采用灰狼优化(GWO)算法优化各指标的特征权重，计算得到全局相似度。通过当前案例与历史案例的相似匹配，对突出危险进行预警，并提出突出防治决策方案。利用河南鹤煤六矿突出事故进行验证，结果表明所搭建的预警系统可实现突出危险的有效预警与决策。

• 单位
  煤矿灾害动力学与控制国家重点实验室; 重庆大学