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D-S证据理论应用于煤矿水害预测的研究（2008年）

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简介：
本研究探讨了D-S证据理论在煤矿水害预测中的应用，通过建立相应的数学模型，提高了预测准确性和可靠性，为矿井安全提供了重要技术支持。 针对煤矿井下水灾及水害形成原因的复杂性和不确定性，可以应用多源数据融合技术，并利用D-S证据理论探讨对多传感器目标识别中的不精确推理方法。这种方法通过约束某些事件的概率来建立信任函数，而无需了解其确切关系。借助D-S证据理论，能够将多个传感器收集的数据进行整合，并依据一定的决策规则判断影响煤矿井下安全状态的因素，从而提供一种用于预测和评估煤矿井下突（透）水情况的模型。

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  • D-S证据理论应用于煤矿水害预测的研究（2008年）
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    本研究探讨了D-S证据理论在煤矿水害预测中的应用，通过建立相应的数学模型，提高了预测准确性和可靠性，为矿井安全提供了重要技术支持。 针对煤矿井下水灾及水害形成原因的复杂性和不确定性，可以应用多源数据融合技术，并利用D-S证据理论探讨对多传感器目标识别中的不精确推理方法。这种方法通过约束某些事件的概率来建立信任函数，而无需了解其确切关系。借助D-S证据理论，能够将多个传感器收集的数据进行整合，并依据一定的决策规则判断影响煤矿井下安全状态的因素，从而提供一种用于预测和评估煤矿井下突（透）水情况的模型。
     
  • 基于云模型与D-S证据理论的煤矿突水风险综合评估模型
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    本研究提出了一种结合云模型和D-S证据理论的煤矿突水风险评估方法，旨在提高复杂不确定条件下的风险预测准确性。该模型通过融合多种不确定性信息源，为煤矿安全生产提供科学依据。 由于地质条件的复杂性和试验材料的缺乏，突水危险性评价中的影响因子具有随机性、模糊性、灰度及未知性的不确定性特征，导致了评估结果不够准确。为解决这一问题，我们引入了一种新的方法：基于云模型的定性不确定性度量和D-S理论冲突证据合成规则的方法。利用云模型能够同时考虑模糊性和随机性，将评价指标从定性转变为定量以处理不确定因素；运用D-S理论中的冲突证据融合技术来消除数据间的矛盾，并确定更合理的评估权重。 在综合考量水源、排水设施、人员素质以及管理措施等因素的基础上，我们构建了一个全面的煤矿突水危险性评估体系。通过该模型对南山煤矿进行了详细的分析评价，结果显示其处于“较安全”的等级水平，这与实际情况相符。工程实践证明了基于云模型和D-S理论相结合的方法在进行煤矿突水风险综合评价时具有较高的准确度、可靠性和应用价值。
     
  • D-S证据理论的融合技术及其应用
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    本研究聚焦于D-S证据理论在信息融合领域的应用与拓展，探讨其在不确定性推理中的优势，并分析该方法在多领域实践案例。 D-S证据理论融合技术及其应用.pdf介绍了D-S证据理论的基本概念、原理以及该理论在实际问题中的应用方法和技术。文档深入探讨了如何利用D-S证据理论解决不确定性信息下的决策问题，分析了不同应用场景下证据体的构建和冲突管理策略，并通过具体案例展示了其有效性与实用性。
     
  • 马尔可夫链用于预测太原市降水量的应用研究（2008年）
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    本研究运用马尔可夫链模型对太原市2008年的降水量进行预测分析，旨在探索该数学方法在气象领域的应用潜力及准确性。 根据1978年至2007年的降水数据，应用马尔可夫链预测模型对太原市的降水量进行了分析与预测，并指出该模型在可靠性方面存在不足。为了改进这一问题，采用了加权马尔可夫链模型，通过引入权重来反映各年份之间的相互依赖关系，从而得到了较为满意的结果。
     
  • D-S证据理论的代码融合
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    本研究探讨了D-S证据理论在代码融合中的应用，通过量化不确定性信息，提升了软件系统的可靠性和安全性。 该Matlab程序支持多个BPA融合，并能计算冲突系数K。此外，它还适用于多子集命题问题。程序按照计算过程的步骤编写，具有较高的可扩展性。
     
  • D-S证据理论的程序分析
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    D-S证据理论的程序分析一文深入探讨了Dempster-Shafer证据理论在信息融合中的应用及其算法实现，旨在提升不确定性推理的有效性和精确度。 这是关于D-S证据理论的MATLAB源代码，对于正在为编写程序而烦恼的同学来说是个好消息。
     
  • 基于证据理论的水质监测中信息融合的研究及应用
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    本研究聚焦于水质监测领域，探讨了证据理论在信息融合中的应用，旨在提升水质检测准确性和效率。通过综合分析多源数据，提出了一种新的水质监测方法。 基于证据理论的信息融合研究及其在水质监测中的应用PDF格式文献。
     
  • 基于改进SVPWM算法的煤矿APF应用研究
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    本研究针对煤矿电力系统谐波污染问题，提出了一种改进的SVPWM算法应用于有源滤波器（APF），有效提升了系统的补偿性能和稳定性。 空间矢量脉宽调制(SVPWM)技术已被应用于煤矿有源滤波器(APF)的控制策略之中。为了实时动态地补偿供电网中瞬态变化的谐波电流，传统基于煤矿APF的SVPWM控制算法由于涉及复杂的三角函数计算和矢量扇区判断过程，导致产生的补偿信号需要较大的计算量，从而减慢了动态补偿响应速度。 为此，提出了一种改进的基于dq坐标系的SVPWM电流控制算法。该方法能够优化空间矢量的作用时间，并且无需进行复杂的三角函数运算及矢量扇区判断步骤，有效减少了SVPWM算法所需的计算资源。这使得APF在抑制煤矿供电网中的谐波电流方面更加高效。 仿真和实验结果证实了这种新算法可以显著改善煤矿供电网络的补偿效果。
     
  • 基于D-S证据理论的多传感器数据融合算法研究_周恩帆.pdf
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    本文探讨了基于D-S证据理论的多传感器数据融合算法，分析了该理论在信息处理中的优势，并提出了一种改进的数据融合方法，以提高系统的决策能力和鲁棒性。 一种基于D-S证据理论的多传感器数据融合算法的研究_周恩帆
     
  • D-S证据理论算法的MATLAB实现
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    本项目致力于在MATLAB环境中实现D-S（Dempster-Shafer）证据理论的各种算法，旨在为不确定性推理提供强大的工具支持。 D-S证据理论的Matlab实现算法以函数形式编写，只需输入参数即可使用，简单易懂。如果需要改进，则只需要稍作调整。