基于SAGA-FCM的煤与瓦斯突出预测方法

为提高模糊C-均值聚类（Fuzzy C-Means Clustering Algorithm,FCM）算法在煤与瓦斯突出预测中的准确度,提出一种将模拟退火算法（Simulated Annealing Algorithm,SA）与遗传算法（Genetic Algorithm,GA）相结合用于模糊C-均值聚类分析的煤与瓦斯突出预测方法。该方法综合了模拟退火算法全局搜索、高精度的优点和遗传算法强大的空间搜索能力,将经遗传模拟退火算法优化后的初始值赋给FCM,避免了由于聚类中心初始值选择不当造成FCM算法收敛到局部极小点上。结合典型突出矿井数据进行分析,结果表明:遗传模拟退火算法优化后的FCM算法较单一,预测准确度高。