Szczegóły publikacji
Opis bibliograficzny
A predictive model of daily seismic activity induced by mining, developed with data mining methods — Model predykcyjny dobowej aktywności sejsmicznej indukowanej eksploatacją, zbudowany metodami data mining / Jacek JAKUBOWSKI // Geoinformatica Polonica ; ISSN 1642-2511. — 2014 — [nr] 13, s. 7–19. — Bibliogr. s. 18–19, Abstr.
Autor
Słowa kluczowe
Dane bibliometryczne
| ID BaDAP | 86803 |
|---|---|
| Data dodania do BaDAP | 2015-01-15 |
| DOI | 10.2478/gein-2014-0001 |
| Rok publikacji | 2014 |
| Typ publikacji | artykuł w czasopiśmie |
| Otwarty dostęp |  |
| Creative Commons | |
| Czasopismo/seria | Geoinformatica Polonica |
Streszczenie
W artykule przedstawiono budowę i ocenę predykcyjnego modelu klasyfikacyjnego dobowej energii sejsmicznej indukowanej eksploatacją ścianową węgla w partii XVI kopalni Piast. Model wykorzystuje dane o energii wstrząsów oraz podstawowe dane charakteryzujące front eksploatacji i wydobycie w tej partii w okresie od lipca 1987 do marca 2011. Dwustanową zmienną prognozowaną jest wystąpienie dobowej sumy energii wstrząsów w ścianie większej lub równej wartości progowej 105 J. Zastosowano trzy metody analityczne data mining: regresję logistyczną, sieci neuronowe i drzewa wzmacniane. Jako najlepszy dla celów prognozy wybrano model drzew wzmacnianych. Wyniki na próbie walidacyjnej pokazują jego wysoką zdolność predykcyjną, biorąc pod uwagę złożoność zjawiska. Wskazywać to może na przydatność zastosowanego modelu do konstrukcji bieżącej, krótkookresowej prognozy zagrożenia sejsmicznego.
