【摘 要】
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基于分类回归决策树（CART ）算法，考虑影响煤与瓦斯突出的主要因素，建立了煤与瓦斯突出判别的CART模型。模型选择瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤的破坏类型、坚固性系数和垂深作为
【机 构】
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西南科技大学环境与资源学院,西南科技大学固体废物处理与资源化教育部重点实验室
【基金项目】
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西南科技大学博士研究基金项目资助(编号:12zx7118)
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基于分类回归决策树（CART ）算法，考虑影响煤与瓦斯突出的主要因素，建立了煤与瓦斯突出判别的CART模型。模型选择瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤的破坏类型、坚固性系数和垂深作为煤与瓦斯突出的判别指标体系，选取国内典型煤与瓦斯突出矿井的突出数据建立模型样本训练库，利用k‐折交叉验证方法寻找最优树，并提取优化后的突出规则，最后将提取的规则对实例进行验证。研究表明，该模型简单有效，可以作为煤与瓦斯突出判别分析的一种辅助方法。
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