【摘要】：傳統(tǒng)的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的煤層突水預(yù)測(cè)方法需要大量的訓(xùn)練樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練。而在礦井突水問題中,大量訓(xùn)練樣本的獲得基本上是不可能的。主要研究在突水樣本數(shù)據(jù)有限的情況下提高煤層突水預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。結(jié)合山西省某煤礦的實(shí)際情況,提出了一種新穎的基于萬有引力的煤層底板突水預(yù)測(cè)方法(Gravitational force based algorithm,GFA)。該算法采用半監(jiān)督的學(xué)習(xí)方式,將萬有引力公式引入到預(yù)測(cè)模型中,利用少量的突水訓(xùn)練樣本作為引力的源點(diǎn)吸引測(cè)試樣本進(jìn)行突水安全狀態(tài)的傳遞,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)突水測(cè)試樣本安全性的預(yù)測(cè)。將提出的算法用于歷史突水?dāng)?shù)據(jù)以及實(shí)際的煤層底板突水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在突水訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限的情況下,提出的基于萬有引力的煤層底板突水預(yù)測(cè)算法可獲得良好的預(yù)測(cè)效果。
[Abstract]:The traditional prediction method of coal seam water inrush based on machine learning needs a large number of training samples to train the prediction model. However, in the problem of mine water inrush, it is basically impossible to obtain a large number of training samples. This paper mainly studies how to improve the accuracy of water inrush prediction in coal seam under the condition of limited water inrush sample data. Based on the actual situation of a coal mine in Shanxi Province, a novel method of predicting water inrush from coal seam floor based on gravity is presented in this paper, (Gravitational force based algorithm,GFA). The algorithm uses semi-supervised learning method to introduce the universal gravity formula into the prediction model and uses a small number of water inrush training samples as the source of gravity to attract the test samples to transfer the safe state of water inrush. Furthermore, the safety prediction of water inrush test samples is realized. The proposed algorithm is applied to the experiment of historical water inrush data and actual water inrush data of coal seam floor. The experimental results show that, under the condition of limited water inrush training data, The prediction algorithm of water inrush from coal seam floor based on gravitation can obtain good prediction results.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：山西省重大專項(xiàng)基金資助項(xiàng)目(20130321004-01) 山西省科技攻關(guān)資助項(xiàng)目(20121101004)) 教育部博士后基金資助項(xiàng)目(2013M530896)
【分類號(hào)】：TD745

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2398997