本文選題：沖擊地壓 + 粗糙集�。� 參考：《遼寧工程技術(shù)大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：沖擊地壓已經(jīng)與礦井瓦斯、礦井火災(zāi)、礦井地?zé)岬炔⒘谐蔀槭澜绶秶鷥?nèi)最嚴(yán)重的煤礦動(dòng)力災(zāi)害。沖擊地壓發(fā)生時(shí)巖體彈性能大于巖體塑性能的部分以沖擊波的形式向周圍傳播,沖擊機(jī)理不僅復(fù)雜多變,而且影響因素眾多,用常規(guī)的數(shù)學(xué)、力學(xué)理論對(duì)沖擊地壓預(yù)測(cè)建模型困難相當(dāng)大。已經(jīng)成為國(guó)際采礦工程和巖土力學(xué)領(lǐng)域急待研究解決的科學(xué)難題。為了緊密聯(lián)系工程實(shí)際而建立有說(shuō)服力的方法,對(duì)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試技術(shù)的研究意義重大并且必須開(kāi)展,而現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試技術(shù)研究的關(guān)鍵就是采取怎樣手段而利用測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)沖擊地壓等級(jí)進(jìn)行預(yù)測(cè)。本文根據(jù)徐州礦務(wù)局張集礦近幾年觀測(cè)的動(dòng)力現(xiàn)象及所經(jīng)歷的沖擊事故資料,提出用粗糙集理論和改進(jìn)粒子群的最小二乘支持向量機(jī)(RS-MPSO-LSSVM)相結(jié)合的算法對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)研究。利用模糊C均值聚類的連續(xù)屬性離散化算法得到連續(xù)的沖擊地壓危險(xiǎn)性等級(jí)原始的屬性指標(biāo)的離散性數(shù)據(jù),利用粗糙集理論的屬性及對(duì)象約減思想對(duì)各沖擊影響指標(biāo)進(jìn)行去冗余化處理,也就是在不改變分類能力的條件下,剔除無(wú)關(guān)冗余知識(shí),降低空間維度。將約簡(jiǎn)屬性作為L(zhǎng)SSVM的輸入向量,并選擇了合適的支持向量機(jī)核函數(shù)。由于最小二乘支持向量機(jī)參數(shù)選擇不同會(huì)導(dǎo)致不同的模型訓(xùn)練時(shí)間、預(yù)測(cè)誤差,利用改進(jìn)的粒子群算法來(lái)優(yōu)化LSSVM懲罰因子C和核寬度系數(shù)σ,得到RS-MPSO-SVM預(yù)測(cè)模型,并利用測(cè)試樣本對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行仿真研究。通過(guò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型及標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化的最小二乘支持向量機(jī)(RS-PSO-LSSVM)的預(yù)測(cè)模型比較分析發(fā)現(xiàn),在樣本信息完全相同的情況下,本文提出的粗糙集—改進(jìn)粒子群的最小二乘支持向量機(jī)(RS-MPSO-LSSVM)的沖擊地壓危險(xiǎn)性等級(jí)預(yù)測(cè)模型具有更快的收斂速度、更優(yōu)的預(yù)測(cè)精度特點(diǎn)。該研究成果可以對(duì)礦井沖擊地壓監(jiān)測(cè)人員提供合理參考,為沖擊地壓事故預(yù)測(cè)提供一條新的思路。
[Abstract]:Rock burst has become the most serious coal mine power disaster in the world, along with mine gas, mine fire and mine geothermal. When the rock burst occurs, the elastic energy of rock mass is larger than the plastic property of rock mass. The shock wave propagates around the rock. The impact mechanism is not only complex and changeable, but also has many influencing factors. The mechanics theory is very difficult to build the model of the rock burst prediction. It has become an urgent scientific problem in the field of mining engineering and geotechnical mechanics. In order to establish a persuasive method to closely connect with the engineering practice, it is of great significance to the research of field test technology and must be carried out. The key of field test technology research is how to use the test data to predict the rock burst grade. Based on the dynamic phenomena observed in Zhangji Mine of Xuzhou Mining Bureau in recent years and the impact accident data experienced in recent years, this paper presents a method of combining rough set theory with least square support vector machine (LSSVM) of improved particle swarm to predict historical data. The continuous attribute discretization algorithm based on fuzzy C-means clustering is used to obtain the discrete data of the original attribute index of the continuous rock burst hazard grade. The attributes of rough set theory and the idea of object reduction are used to deredundancy each impact index, that is, eliminating irrelevant redundant knowledge and reducing spatial dimension without changing the classification ability. The reduction attribute is used as the input vector of LSSVM, and the appropriate kernel function of support vector machine is selected. Because different parameters of LS-SVM result in different training time and prediction error, the improved particle swarm optimization algorithm is used to optimize LSSVM penalty factor C and kernel width coefficient 蟽 to obtain RS-MPSO-SVM prediction model. Test samples are used to simulate the prediction model. Comparing with BP neural network prediction model and standard particle swarm optimization least squares support vector machine (LSSVM) prediction model, it is found that, when the sample information is identical, The RS-MPSO-LSSVM-based rough set-improved least squares support vector machine (LSSVM) model proposed in this paper has faster convergence speed and better prediction accuracy. The research results can provide reasonable reference for mine rock burst monitoring personnel and provide a new way of thinking for prediction of impact ground pressure accidents.
【學(xué)位授予單位】：遼寧工程技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TD324

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本文編號(hào)：1881204