發(fā)布時(shí)間：2018-09-09 17:21

【摘要】：數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程[1]。數(shù)據(jù)挖掘作為基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的新的學(xué)習(xí)技術(shù),是近年來數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域中相當(dāng)熱門的研究課題之一,已成為統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等諸多領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已成為大數(shù)據(jù)時(shí)代最熱門的技術(shù)。因此,近年來數(shù)據(jù)挖掘理論得到深入研究,并在建模、預(yù)測與控制等諸多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。沖擊礦壓是引起煤礦微震的主要原因,是礦山井巷和采場周圍煤巖體由于變形能釋放而產(chǎn)生的以突然、急劇、猛烈的破壞為特征的動(dòng)力現(xiàn)象[2]。即,井下煤巖體在開挖擾動(dòng)下,應(yīng)力重分布過程中煤巖體破裂會(huì)產(chǎn)生以彈性波形式突然釋放的變形能,震級(jí)一般小于3級(jí)。煤礦微震發(fā)生的實(shí)質(zhì)是煤礦巖體的非線性以及非連續(xù)性破壞的過程[3][4],具有典型的非線性非連續(xù)特征,因此,煤礦微震過程的復(fù)雜性導(dǎo)致一般的線性模型無法有效的預(yù)測微震災(zāi)害。本文運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)去研究在高能量(JE4?10)情況下煤礦微震災(zāi)害的預(yù)測問題。數(shù)據(jù)集為波蘭某煤礦每8小時(shí)監(jiān)測一次的能量和脈沖的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)[5][6],選自UCI機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫中的seismic-bumps數(shù)據(jù)集。針對(duì)這些數(shù)據(jù),以機(jī)器學(xué)習(xí)法中的k最近鄰法、決策樹、adaboost分類、支持向量機(jī)和隨機(jī)森林為主,用五折交叉驗(yàn)證的標(biāo)準(zhǔn)化均方誤差(NMSE)的大小來判斷各種機(jī)器學(xué)習(xí)法結(jié)果的可靠性,比較各種算法的NMSE值和對(duì)數(shù)據(jù)集的預(yù)測精度來分析各算法的優(yōu)劣性,并選出最適合的算法。采用R軟件對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理[7-9],實(shí)現(xiàn)五折交叉驗(yàn)證的NMSE和各機(jī)器算法建模分析的R語言編程。研究發(fā)現(xiàn)k最近鄰方法、決策樹、adaboost分類、支持向量機(jī)和隨機(jī)森林對(duì)處理高能量煤礦微震數(shù)據(jù)都具有較好的誤差容忍性,分類效果理想,其中隨機(jī)森林對(duì)多樣本、高維度的煤礦微震預(yù)測問題能很好的控制誤差,預(yù)測精度高。關(guān)于高能量情況下煤礦微震災(zāi)害的預(yù)測問題,隨機(jī)森林效果最理想。本文的研究得出,高能量震動(dòng)事件是煤礦微震發(fā)生的必要條件,數(shù)據(jù)挖掘運(yùn)用于煤礦微震的監(jiān)測數(shù)據(jù)分析上是切實(shí)可行的,對(duì)煤礦微震監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,分析各因素間潛在的聯(lián)系,找出煤礦微震的致災(zāi)機(jī)理和發(fā)生的規(guī)律。本文所提出的煤礦微震預(yù)測模型對(duì)微震事件雖然不能全部做出準(zhǔn)確的預(yù)報(bào),有一定的漏報(bào)和誤報(bào),但還是可以識(shí)別和預(yù)報(bào)出相當(dāng)一部分煤礦微震事件,這為防震減災(zāi)工作提供了參考,也為數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于煤礦微震災(zāi)害預(yù)測提供了新思路。
[Abstract]:Data mining (Data Mining) is a process of extracting hidden, unknown, but potentially useful information and knowledge from a large number of, incomplete, noisy, fuzzy and random practical data. As a new learning technology based on statistical learning theory, data mining is one of the most popular research topics in the field of data application in recent years, and has become a hot research topic in many fields such as statistics, machine learning and so on. Data mining technology has become the most popular technology in big data era. Therefore, the theory of data mining has been deeply studied in recent years, and has been widely used in many fields such as modeling, prediction and control. Rock burst is the main cause of micro-earthquake in coal mine, and it is the dynamic phenomenon caused by sudden, sharp and violent destruction of coal and rock mass around mine roadway and stope due to the release of deformation energy [2]. That is to say under the disturbance of excavation the fracture of coal and rock mass in the process of stress redistribution will result in the sudden release of deformation energy in the form of elastic wave and the magnitude of the earthquake is generally less than 3. The essence of the occurrence of coal mine microearthquakes is the process of nonlinearity and discontinuity failure of rock mass in coal mine [3] [4], which has typical nonlinear discontinuous characteristics. Because of the complexity of microseismic process in coal mine, the general linear model can not effectively predict the microseismic disaster. In this paper, data mining technology is used to study the prediction of coal mine microseismic disaster under the condition of high energy (JE4?10). The data set is the real time data of energy and pulse monitored every 8 hours in a coal mine in Poland [5] [6], selected from the seismic-bumps data set in UCI machine learning database. For these data, the k nearest neighbor method of machine learning, decision tree adaboost classification, support vector machine and random forest are used to judge the reliability of the results of various machine learning methods with the magnitude of standardized mean square error (NMSE) of 50% discount cross-validation. By comparing the NMSE values of various algorithms and the prediction accuracy of data sets, the advantages and disadvantages of each algorithm are analyzed, and the most suitable algorithm is selected. The data set is processed by R software [7-9], and 50% discount cross-validation NMSE and R language programming for modeling and analysis of each machine algorithm are realized. It is found that k-nearest neighbor method, decision tree adaboost classification, support vector machine and random forest have good tolerance to deal with high-energy coal mine microseismic data, and the classification effect is ideal. The high dimensional micro-earthquake prediction problem can control the error well and the prediction accuracy is high. The stochastic forest effect is the most ideal for the prediction of coal mine microseismic disaster under high energy condition. In this paper, it is concluded that the high energy earthquake event is the necessary condition for the occurrence of the coal mine microearthquake, and it is feasible to apply data mining to the analysis of the monitoring data of the mine microearthquake, and the data mining for the monitoring data of the coal mine microearthquake is carried out. This paper analyzes the potential relationship among various factors and finds out the mechanism and occurrence law of coal mine microearthquakes. Although the prediction model proposed in this paper can not make accurate prediction of all micro-earthquake events, but it can still identify and predict a considerable number of micro-earthquake events in coal mines. It provides a reference for earthquake prevention and disaster reduction, and also provides a new idea for the application of data mining in the prediction of coal mine microseismic disaster.
【學(xué)位授予單位】：云南師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TD326;TP311.13

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本文編號(hào)：2233064