数据挖掘在松散层沉降中的应用研究

发布时间：2020-08-26 11:11

【摘要】：在我国华东地区地壳普遍分布着深厚的松散层,由于地壳松散层的失水固结沉降变形,使该地区的淮北、徐州、兖州等矿区相继有百余个煤矿立井井壁发生不同程度的变形甚至破坏,影响安全生产。研究采用光纤光栅监测系统是防治地壳松散层沉降变形的一种有效方法。对于光纤光栅监测系统采集的数据,首先应该检测出其中的异常信息,然后才能有效地用于预测与分析地壳松散层未来沉降状况,以便提高地壳松散层沉降致使井壁变形预测的可靠性和矿井安全状况的评估能力。论文提出了一种针对光栅传感器波长数据的异常检测算法。从监测系统的原理出发,首先运用阈值对采集到的波长数据进行异常判别。其次,对检测到的异常数据从模式特性上进行分类,分为“单独异常点”,“连续异常点”和“异常序列”三类。然后对不同类别的异常数据,提出了相应的修正公式。消除了“修正后的数据超出阈值的现象”。实验结果表明,异常检测算法能对异常数据进行识别和修正,且效果良好。提出了一种基于滑动窗口的灰色Verhulst-BP模型,用于对地层沉降预测。实验时,首先使用传统的灰色Verhulst模型和时间序列ARIMA模型预测,ARIMA模型的预测效果较好,均方根误差为0.8558,灰色Verhulst模型的均方根误差为7.2719;其次,针对灰色Verhulst模型能预测出趋势,但数值预测误差较大的特点,通过设定滑动窗口和步长来对该模型进行改进,提出了基于滑动窗口的灰色Verhulst模型,实验得到的均方根误差为1.8664,但该方法存在局部残差过大的现象;考虑到BP神经网络的函数逼近效果好,因此采用BP神经网络对残差进行预测,在基于滑动窗口的灰色Verhulst模型预测值基础上,加上预测残差来作为真正的预测值。通过实验得到的基于滑动窗口的灰色Verhulst-BP模型的均方根误差为0.2506。对四种预测模型效果进行对比,最后选定基于滑动窗口的灰色Verhulst-BP模型用于松散层的沉降预测。
【学位授予单位】：西安科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP311.13;P642.26
【图文】：

西安科技大学硕士学位论文2 相关理论概述测原理厚松散层的变形沉降状况，使用光，监测过程是从力到光学的映射过的载体实现大尺度岩体微小形变的点是对波长比较敏感，即使监测物栅内部的结构改变，从而引起光栅长的漂移量来间接的反映外界环境用最多的一种传感器。图 2.1 为光

西安科技大学硕士学位论文为松散层存在持续、微小变形特征，因此，在连续时间内采集得到的波长数据，所以此处没有采用 进行处理。)算法流程图文提出的光栅传感器波长数据异常检测算法，首先需要获取传感器的中心波长参数，提前构建好异常检测函数。然后开始读取传感器监测的波长数据，通过函数检测当前数据是否异常，若无异常则继续下一条数据检测；若当前数据异对异常数据的类型进行判断，确认异常类型包含的异常数据个数，并采用对应式进行修正。修正完毕后，判断波长数据是否检测完毕。若数据检测完毕，则；否则继续对下一条数据进行异常检测、判断。算法流程图如图 3.1 所示。

11 1528.872 1528.848 24 正常表 3.2 包含异常序列的波长数据的修正表序号 修正后波长(fbg0101/nm) 中心波长(fbg0101/nm) 修正后漂移量绝对值(pm)11528.871 1528.8482321528.871 1528.8482331552.7435 1552.843510041552.9435 1552.843510051552.9435 1552.843510061552.9435 1552.843510071552.9435 1552.843510081552.9435 1552.843510091552.9435 1552.843510010 1528.8721528.8482411 1528.8721528.84824

【参考文献】

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本文编号：2805099