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基于bi-LWCA-ENN煤与瓦斯突出危险性预测
煤与瓦斯突出是煤矿开采过程中常见的危险现象之一。为了有效预测煤与瓦斯突出危险性，提高煤矿安全生产水平，各类方法被提出。在这方面，基于bi-LWCA-ENN（改进的双向非参数局部加权回归-K最近邻算法-近邻规则算法）的方法被广泛应用于煤与瓦斯突出危险性预测中。
首先，bi-LWCA是一种强大的非参数局部加权回归算法，它具有高度的泛化能力，可以准确模拟高维特征空间中的非线性函数。通过这种算法，可以更好地对煤层中的物理化学参数进行建模，并精确地描述区域性差异，进而可以更好地预测煤与瓦斯突出危险性。
其次，还引入了K最近邻算法，这种算法能够更加准确地推导出测试数据集中未知样本的类别。与传统的机器学习算法相比，K最近邻算法具有更高的准确性和鲁棒性，能够有效地从大量的数据中提取有价值的信息。
接着，近邻规则算法可以更好地描述数据空间中的复杂和模糊性。基于这种算法，可以更好地挖掘煤炭生产过程中的规律，并更好地利用数据空间中的直觉性和灵活性。这种算法在数据挖掘领域被广泛应用，并在煤与瓦斯突出危险性预测中取得了良好的效果。
综上所述，基于bi-LWCA-ENN的预测模型在煤与瓦斯突出危险性预测中有着较好的表现。通过该模型，可以更准确地预测煤与瓦斯突出的危险性，并预测煤矿安全事故的发生。因此，将该模型应用于生产实践中，可以提高煤矿安全生产的水平，降低事故发生的风险。