本文關鍵詞：基于自適應魯棒性證據(jù)理論的煤層底板突水預測研究

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【摘要】：煤炭是我國的基礎能源,在國民經(jīng)濟中占有重要的地位,安全高效地進行煤炭開采是關系國計民生的大事。然而,我國同時也是煤礦水害最為嚴重的國家之一,煤礦水害嚴重威脅著我國煤炭行業(yè)的安全生產(chǎn)。近幾年來隨著開采深度的不斷增加,含水層的水頭壓力越來越大,受底板灰?guī)r承壓水威脅的帶壓開采已成為當前一種主要的開采方法,使得煤層底板突水日益成為影響最廣、危害最大的水害形式。由于我國煤礦水文地質(zhì)條件較為特殊,引發(fā)底板突水的因素眾多而且關系復雜,許多傳統(tǒng)的煤層底板突水預測方法己經(jīng)無法在實際應用中達到理想的預測效果。 近年來信息融合技術(shù)得到了迅猛的發(fā)展,其應用的領域也在不斷的拓展,并逐漸的擴展到突水預測技術(shù)中。在基于多源信息融合的煤層底板突水預測中,采用多源信息融合技術(shù)充分挖掘與突水相關各信息內(nèi)涵及其關聯(lián)性,并進行綜合分析和利用,有望提高突水預測的準確性、有效性和可靠性。因此信息融合理論在礦井突水預測中具有較高的理論優(yōu)勢和應用前景。 作為一種經(jīng)典的信息融合技術(shù),D-S證據(jù)理論有較強的區(qū)分“不確定”與“不知道”信息差異的優(yōu)勢,并能處理由“不知道”引起的不確定性,體現(xiàn)了其較強的處理不確定信息的能力,因而在預測領域得到了廣泛的應用,但其也存在著如魯棒性差、證據(jù)源沖突概率過大時融合結(jié)果不佳等問題。本文深入研究了D—S證據(jù)理論及它的幾種改進形式,分析了它們的優(yōu)、缺點,并在此基礎上提出了一種新的證據(jù)理論——自適應魯棒性證據(jù)理論。自適應魯棒性證據(jù)理論將合成公式分為合取,析取,在合成過程中引入了合取權(quán)值函數(shù)、析取權(quán)值函數(shù)和自適應函數(shù)的概念,對沖突概率進行二次分配,解決了D—S證據(jù)理論在沖突概率過大時融合效果不佳的問題,且合成結(jié)果魯棒性更強。 本文以自適應魯棒性證據(jù)理論為基礎,以多神經(jīng)網(wǎng)絡代替?zhèn)鹘y(tǒng)的經(jīng)驗賦值作為證據(jù)源的基本概率賦值方式,建立了一種煤層底板突水預測模型,并根據(jù)斜溝煤礦實測數(shù)據(jù),應用預測模型對其突水可能性進行了預測,對預測結(jié)果進行了分析說明并與突水系數(shù)法預測結(jié)果進行了比較。分析、比較結(jié)果表明基于自適應魯棒性證據(jù)理論的突水預測模型較傳統(tǒng)的突水預測模型預測結(jié)果準確率相對更高,穩(wěn)定性更好,可用于對煤層底板是否會發(fā)生突水進行有效判斷。
【關鍵詞】：煤層底板突水預測 信息融合 D-S證據(jù)理論 魯棒性證據(jù)理論 自適應魯棒性證據(jù)理論
【學位授予單位】：太原理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TD745
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 選題背景及其研究意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.3 存在問題14-15
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容15-16
• 1.4 本章小結(jié)16-18
• 第二章 多源信息融合技術(shù)綜述18-24
• 2.1 多源信息融合的概念與定義術(shù)18
• 2.2 信息融合的基本原理及特點18-19
• 2.3 信息融合算法綜述19-21
• 2.4 礦井突水預測融合算法的選取21-23
• 2.5 本章小結(jié)23-24
• 第三章 D-S證據(jù)理論24-30
• 3.1 D-S證據(jù)理論基本原理24-25
• 3.2 D-S證據(jù)理論存在的不足25-27
• 3.2.1 沖突概率分配不合理25-26
• 3.2.2 魯棒性差26-27
• 3.3 Yager合成方法27-28
• 3.4 本章小結(jié)28-30
• 第四章 自適應魯棒性證據(jù)理論30-40
• 4.1 魯棒性證據(jù)理論30-33
• 4.2 魯棒性證據(jù)理論所存在的不足33-34
• 4.3 自適應魯棒性證據(jù)理論34-38
• 4.4 本章小結(jié)38-40
• 第五章 基于自適應魯棒性證據(jù)理論的煤層底板突水預測模型40-52
• 5.1 基于自適應魯棒性證據(jù)理論的煤層底板突水預測模型結(jié)構(gòu)40-41
• 5.2 多神經(jīng)網(wǎng)絡41-43
• 5.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡41-42
• 5.2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡42-43
• 5.2.3 多神經(jīng)網(wǎng)絡組建43
• 5.3 基于自適應魯棒性證據(jù)理論的煤層底板突水預測模型實際應用43-48
• 5.4 自適應魯棒性證據(jù)理論煤層底板突水預測模型與突水系數(shù)法對比48-50
• 5.5 本章小結(jié)50-52
• 第六章 總結(jié)與展望52-56
• 6.1 總結(jié)52-53
• 6.2 展望53-56
• 參考文獻56-60
• 致謝及資助60-62
• 攻讀學位期間發(fā)表的學術(shù)論著62

【參考文獻】

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本文編號：1096384