煤与瓦斯突出灾害信息模式识别与集成决策

发布时间：2021-03-13 16:42

　　我国是煤炭生产大国，而煤与瓦斯突出（以下简称突出）灾害时有发生，从而严重制约着煤矿生命财产安全。本文采用模式识别技术对突出灾害信息进行处理，建立突出灾害预测模型，为突出灾害防治提供决策服务。从系统工程的角度，建立突出的分级预测体系。在时间上，对突出灾害进行早期综合分析预测和实时预测；在空间上，进行区域预测、区段监测及点预测相结合。把突出信息用发展的、联系的观点，在整体层面上加以处理。针对不同的预测阶段，结合已有的突出发生机理，选取合适的预测指标集。并利用前向浮动搜索，优化算法和粗糙集理论等实现预测指标集的约简，即是对突出信息的特征选择过程。在突出预测模型建立阶段，自始至终顾及到No Free Lunch定理的约束性，充分考虑到突出信息的各种可能情形，在查阅文献和实践中发现，没有绝对好用和处处好用的算法，同时也没有最佳和最完善的特征集。甚至有了正确的算法选择，也不一定能全面解决复杂实际问题。所以，需要在众多的原理与方法中优先选择简单有效者，甚至建立起多算法集成模型。经过仔细权衡，这里主要选取模式识别方法中的神经网络方法、支撑向量机方法等。而其中对前馈神经网络分类器进行了有效改进，主要是利... 

【文章来源】：辽宁工程技术大学辽宁省

【文章页数】：84 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

当前区域预测主要方法示意图

但是理论研究与工程实践之间联系的道路还需测方法的预测结果完全符合实际，本文拟采用多源判据结果更具参考价值。路路身就是一个模式分类问题。本文提出利用模式识别技术系统，这种学术思路是可行的。首先使用系统工程理论对突出灾害信息进行全局把握，寻找模式识别在突出应识别所需的信息；使用前向浮动搜索，优化算法还有粗集的约简，为后续模式识别奠定前提基础；对一些模式算法的性能，采用多种模式识别算法融合建模，建立突策；其中，问题的核心就是建模，采用图 1.4 的闭环反

2.3.1 试验条件五矿含煤21～56层；含煤地层平均796m；可采、部分可采八层。根据岩性分为八个煤段，可采煤层赋存于庚煤段，己煤段，戊煤段，丁煤段和丙煤段内，如图2.1。五矿己16、 17煤层为突出煤层，五矿为突出矿井。从 1989 至今五矿先后发生 13次煤与瓦斯动力现象，均发生在掘进工作面，发生在地质构造带 12 次，只有一次是托顶煤施工，炮后诱突 12 次，使用综掘机掘进发生一次，也是最大的一次突出：2002 .8.13在己16、 17煤层发生逆流现象。突出受地质构造带、尤其是断层的影响十分

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于神经网络与改进ABC算法的瓦斯预测研究[J]. 付华,荆晓亮,杨義葵.  传感器与微系统. 2011(04)
[2]电磁辐射监测仪在1321工作面中的应用[J]. 孙祥涛,宋士龙.  煤矿现代化. 2010(03)
[3]自适应搜索空间的混沌蜂群算法[J]. 暴励,曾建潮.  计算机应用研究. 2010(04)
[4]煤与瓦斯突出的粗神经网络预测模型研究[J]. 杨敏,李瑞霞,汪云甲.  计算机工程与应用. 2010(06)
[5]基于boltzmann选择策略的人工蜂群算法[J]. 丁海军,冯庆娴.  计算机工程与应用. 2009(31)
[6]煤与瓦斯突出影响因素评价分析的模糊层次分析方法[J]. 孙鑫,徐杨,林柏泉,陆振国,丁学龙,朱传杰,赵延旭.  中国安全科学学报. 2009(10)
[7]基于遗传交叉因子的改进蜂群优化算法[J]. 罗钧,樊鹏程.  计算机应用研究. 2009(10)
[8]蜜蜂群优化算法用于训练前馈神经网络[J]. 李伟强,徐建城,殷剑锋.  计算机工程与应用. 2009(24)
[9]轮询式多准则特征选择算法的研究[J]. 李勇明,张素娟,曾孝平,覃剑,韩亮.  系统仿真学报. 2009(07)
[10]煤瓦斯突出研究现状及其研究方向探讨[J]. 孙叶,谭成轩,孙炜锋,王瑞江,吴树仁,汪西海,陈群策.  地质力学学报. 2008(02)

博士论文
[1]多传感器信息融合理论及在矿井瓦斯突出预警系统中的应用研究[D]. 缪燕子.中国矿业大学 2009
[2]煤与瓦斯突出前兆的非线性预测及支持向量机识别研究[D]. 陈祖云.中国矿业大学 2009

硕士论文
[1]基于粒子群优化算法的集成学习研究[D]. 卢廷玉.吉林大学 2008
[2]基于遗传算法的特征选择方法的改进研究[D]. 郑雅敏.重庆大学 2008



本文编号：3080568