本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)魯棒性證據(jù)理論的煤層底板突水預(yù)測(cè)研究

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【摘要】：煤炭是我國(guó)的基礎(chǔ)能源,在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中占有重要的地位,安全高效地進(jìn)行煤炭開(kāi)采是關(guān)系國(guó)計(jì)民生的大事。然而,我國(guó)同時(shí)也是煤礦水害最為嚴(yán)重的國(guó)家之一,煤礦水害嚴(yán)重威脅著我國(guó)煤炭行業(yè)的安全生產(chǎn)。近幾年來(lái)隨著開(kāi)采深度的不斷增加,含水層的水頭壓力越來(lái)越大,受底板灰?guī)r承壓水威脅的帶壓開(kāi)采已成為當(dāng)前一種主要的開(kāi)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(guó)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(guān)系復(fù)雜,許多傳統(tǒng)的煤層底板突水預(yù)測(cè)方法己經(jīng)無(wú)法在實(shí)際應(yīng)用中達(dá)到理想的預(yù)測(cè)效果。 近年來(lái)信息融合技術(shù)得到了迅猛的發(fā)展,其應(yīng)用的領(lǐng)域也在不斷的拓展,并逐漸的擴(kuò)展到突水預(yù)測(cè)技術(shù)中。在基于多源信息融合的煤層底板突水預(yù)測(cè)中,采用多源信息融合技術(shù)充分挖掘與突水相關(guān)各信息內(nèi)涵及其關(guān)聯(lián)性,并進(jìn)行綜合分析和利用,有望提高突水預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性、有效性和可靠性。因此信息融合理論在礦井突水預(yù)測(cè)中具有較高的理論優(yōu)勢(shì)和應(yīng)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(qiáng)的區(qū)分“不確定”與“不知道”信息差異的優(yōu)勢(shì),并能處理由“不知道”引起的不確定性,體現(xiàn)了其較強(qiáng)的處理不確定信息的能力,因而在預(yù)測(cè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,但其也存在著如魯棒性差、證據(jù)源沖突概率過(guò)大時(shí)融合結(jié)果不佳等問(wèn)題。本文深入研究了D—S證據(jù)理論及它的幾種改進(jìn)形式,分析了它們的優(yōu)、缺點(diǎn),并在此基礎(chǔ)上提出了一種新的證據(jù)理論——自適應(yīng)魯棒性證據(jù)理論。自適應(yīng)魯棒性證據(jù)理論將合成公式分為合取,析取,在合成過(guò)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(yīng)函數(shù)的概念,對(duì)沖突概率進(jìn)行二次分配,解決了D—S證據(jù)理論在沖突概率過(guò)大時(shí)融合效果不佳的問(wèn)題,且合成結(jié)果魯棒性更強(qiáng)。 本文以自適應(yīng)魯棒性證據(jù)理論為基礎(chǔ),以多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)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(yù)測(cè)模型,并根據(jù)斜溝煤礦實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),應(yīng)用預(yù)測(cè)模型對(duì)其突水可能性進(jìn)行了預(yù)測(cè),對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了分析說(shuō)明并與突水系數(shù)法預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了比較。分析、比較結(jié)果表明基于自適應(yīng)魯棒性證據(jù)理論的突水預(yù)測(cè)模型較傳統(tǒng)的突水預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確率相對(duì)更高,穩(wěn)定性更好,可用于對(duì)煤層底板是否會(huì)發(fā)生突水進(jìn)行有效判斷。
【關(guān)鍵詞】：煤層底板突水預(yù)測(cè) 信息融合 D-S證據(jù)理論 魯棒性證據(jù)理論 自適應(yīng)魯棒性證據(jù)理論
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：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(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.3 存在問(wèn)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(diǎn)18-19
• 2.3 信息融合算法綜述19-21
• 2.4 礦井突水預(yù)測(cè)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(yīng)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(yīng)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(yīng)魯棒性證據(jù)理論的煤層底板突水預(yù)測(cè)模型40-52
• 5.1 基于自適應(yīng)魯棒性證據(jù)理論的煤層底板突水預(yù)測(cè)模型結(jié)構(gòu)40-41
• 5.2 多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)41-43
• 5.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)41-42
• 5.2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)42-43
• 5.2.3 多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組建43
• 5.3 基于自適應(yīng)魯棒性證據(jù)理論的煤層底板突水預(yù)測(cè)模型實(shí)際應(yīng)用43-48
• 5.4 自適應(yīng)魯棒性證據(jù)理論煤層底板突水預(yù)測(cè)模型與突水系數(shù)法對(duì)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(xiàn)56-60
• 致謝及資助60-62
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論著62

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1096384