基于支持向量机的导水裂隙带发育高度预测

在大量实测数据的基础上探究了经验公式法的局限性并基于理论层面分析了BP神经网格法局限性。探究了支持向量机计算导水裂隙带发育高度的优势,根据43个收集到的顶板裂隙带发育高度实测数据,依照参数获取简便,与导水裂隙带发育高度相关性相对较高的原则,以采高、顶板覆岩强度以及开采方式作为特征因子,建立导水裂隙带发育高度回归模型。利用模型预测了谢桥1121工作面及白庄7507工作面导水裂隙带发育高度。结果表明:运用SVM回归模型预测导水裂隙带发育高度具有较好的可行性。     

PSO－RBF神经网络在导水裂缝带高度预测中的应用

水体下采煤留设保护煤柱时,导水裂缝带高度的选取直接关系着煤矿的安全开采问题。为提高导水裂缝带高度的求取精度,在综合分析导水裂缝带高度的主要影响因素的基础上,本文选取了6个主要影响因素作为输入层神经元,并将POS算法和径向基(RBF)神经网络有机结合,构建了基于PSORBF神经网络的导水裂缝带高度预测模型。经过25组实测数据的学习训练和检验,验证了预计模型的可靠性。结果表明:与实测结果相比,预计结果的相对差值最大为7.43%,最小为1.41%,满足沉陷工程的精度要求。     

基于遗传-支持向量机法的煤层顶板导水断裂带高度的分析

利用遗传算法以全局并行搜索方式来搜索优化群体中的最优个体的特点,获得了支持向量机参数的最佳值,建立了遗传-支持向量机模型（GA-SVR）.有效反映了采空区长度、抗压强度和采厚等因素与煤层顶板导水断裂带高度的非线性关系.经具体工程应用验证了遗传-支持向量机法研究导水断裂带高度的有效性.并对影响断裂带高度的因素进行了权重分析,指出埋深、采空区长度、抗压强度和采厚是主导影响因素,同时指出从地质条件、岩体力学性质和开采条件3个方面选取指标的科学性.     

导水裂隙带发育高度预测模型对比研究

为了提高导水断裂带发育高度预测的准确性,通过收集以往地质采矿条件相似地区导高实测数据,综合分析取采高、埋深、倾角及工作面斜长4个因素作为算法模型的导高主要影响因子,利用工程探测、机器学习和数值模拟相结合的方法,对采矿覆岩导水断裂的发育特征进行分析研究。通过钻孔试验以及数控摄像技术对浅埋煤层综采条件下的导水断裂带发育高度进行实测;通过构建基于自适应粒子群算法优化最小二乘支持向量机回归算法（APSO-LSSVR）和UDEC数值模拟的导高预测模型,结合实测导高数据确定华宁煤矿覆岩破坏高度计算方法。结果表明：研究区实测导水断裂带发育高度处于60.3～90.6 m;基于APSO-LSSVR算法的导高模型的预测结果与真实值的拟合优度为94.79%,均方根误差为1.652 3,预测的准确性较高,将其应用到研究区不同工作面导水断裂带高度的预测中,该模型与实测数据相比平均相对误差为1.36%,相较于传统UDEC数值模拟预测方法,其准确性相对提高了9.03%。可以看出经自适应粒子群算法优化后的支持向量机模型对于数据特征较小的数据集合处理性能较高,能够较好反映导水断裂的发育情况,可满足实际开采需求;将基于A...     

导水裂缝带高度的探测研究

本文介绍了钻孔双端封堵测漏装置首次在井下垂孔探测导水裂缝带高度中的应用及对仪器设备，观测方法进行的技术改进，成功地探测了肥城矿业集团公司杨庄煤矿８６０８工作面反程序开采后的导水裂缝发育高度。．     

基于Elman神经网络的导水裂隙带高度预测模型

准确预测导水裂隙带高度对于矿区煤炭资源安全开采具有重要意义。本文提出一种基于Elman神经网络的导水裂隙带高度预测模型,该方法克服了BP神经网络训练速度慢,稳定性差等问题,通过在结构层中增加一层承接层,作为一步延时算子,达到记忆的目的,增加了全局的稳定性;本文选择开采深度、开采厚度、覆岩结构、工作面斜长、煤层倾角作为影响导水裂隙带高度的主要因素,通过采用43组训练样本和3个测试样本数据建立了基于Elman神经网络的导水裂隙带高度预测模型,并与BP神经网络算法进行了对比。结果表明：BP神经网络与Elman神经网络的最大相对误差分别为16.35%和7.49%,Elman神经网络的预测精度更高。     

祁东煤矿3224工作面导水裂缝带高度数值模拟

在分析祁东井田地质条件基础上，利用FLAC有限差分软件对煤层开采引起煤层上覆岩层的变化进行了模拟。分析了覆岩破坏规律，确定了3224工作面的导水裂缝带发育高度，并利用钻孔冲洗液观测方法得到的导水裂隙带发育高度对模拟计算结果进行了验证。     

基于微震分析法的特厚煤层导水裂缝带高度研究

针对老虎台矿区特厚煤层、断层构造较多、开采条件复杂等特点,通过应用微震分析法对83002工作面的导水裂缝带高度进行了研究。根据对微震事件分布规律,确定了83002工作面导水裂缝带高度,并应用现场可控源音频大地电磁法(CSAMT法)对其进行了验证,结果基本一致,可以确定所得上覆岩体导水裂缝带范围和高度的合理性,为后续开采的设计和安全防护提供了指导。     

k-means和QGA优化RBF神经网络模型在导水裂缝带高度预测方面的应用

导水裂缝带高度选取精度的高低直接影响到水体下采煤系统的安全性。为准确预计导水裂缝带高度,本文构建了RBF神经网络基础模型,采用QGA量子遗传算法和K-means算法对基础模型进行优化,获得了K-means和QGA优化的RBF神经网络导水裂缝带高度预计模型。模型经过训练学习和检验,发现模型预计精度满足工程精度需求,且与PSO-RBF神经网络相比,精度更高、收敛速度更快。     

昭阳煤矿导水裂缝带高度探测分析

结合昭阳煤矿32503工作面具体情况,采用经验公式法、数值模拟法和实测法分别测量导水裂缝带高度.对3种方法得到的数据进行对比,经过综合分析,确定准确的导水裂缝带高度.     

我国厚及特厚煤层高强度开采导水裂缝带发育高度区域分布规律

收集了国内厚及特厚煤层综放和大采高综采条件下导水裂缝带高度实测数据,共计179组,其中坚硬覆岩51组,中硬覆岩100组,软弱覆岩28组。在此基础上按照我国14大煤炭基地分布分别列出了不同覆岩类型条件下的导水裂缝带高度和裂采比的范围,绘制了我国煤矿导水裂缝带高度分布图,以此数据为基础回归了导水裂缝带高度(简称“裂高”)预计公式,并重点分析了3个典型矿区导水裂缝带高度分布特征和主要影响因素,以及实测导水裂缝带高度数据之间存在较大差异性的原因,取得以下研究成果：从全国区域来看,实测平均裂采比随着岩性由软弱、中硬到坚硬依次递增,坚硬覆岩的平均裂高分别是中硬覆岩和软弱覆岩的1.52倍和2.29倍,中硬覆岩平均裂高是软弱覆岩的1.5倍;不同覆岩岩性的导水裂缝带高度都随着采厚的增加而增加,且坚硬覆岩条件下增加的速率明显要高于中硬和软弱覆岩;裂采比则随着采厚的增加而降低,且减小速率随着采厚达到一定厚度有趋于稳定的趋势。黄陇基地永陇-彬长矿区属于中硬覆岩类型,导水裂缝带高度和裂采比明显高于我国东部矿区,工作面长度大于170 m时导水裂缝带发育高度受工作面长度影响较大,其高度及裂采比随着工作面长度增加,呈...     

基于PLS-BP神经网络模型的导水裂缝带高度预测

针对淮南煤田走向长壁垮落式采煤法条件下导水裂缝带高度难以精确预测的问题,建立基于偏最小二乘法的BP神经网络模型,提高了导水裂缝带高度的预测精度。首先运用偏最小二乘法对导水裂缝带高度的影响因素进行分析,对原始数据降维处理提取主成分,优化了原始数据,克服了变量间因样本量小而产生的多重相关性影响,并对自变量、因变量具有很强的解释能力。再将提取的主成分作为BP神经网络模型的输入层,导水裂缝带高度为输出层,对网络进行训练。该方法既简化了网络结构,其精度也高于经验公式以及单一的偏最小二乘法模型与BP神经网络模型。     

确定顶板导水裂缝带高度方法的探讨

运用因素分析及回归模型优化方法，得出缓倾斜煤层开采顶板导水裂缝带高度（Ｈ）与煤层开采厚度（∑Ｍ）及顶板岩层单向抗压强度的加权平均值（σ）之间的最佳回归方程和相应的回归系数。该回归方程与实测资料验算对比具有较高的精度，且中误差小，为煤矿提供了一种预计顶板导水裂缝带高度的方法。     

下组煤露头区导水裂缝带高度综合确定

为了合理留设煤层露头区第四系防水煤柱,采前进行导水裂缝带高度预计是重要的基础工作之一。以滕州矿区新安煤业公司太原组下部16煤露头区以往勘探资料为基础,综合运用"三下规程"、裂采比计算方法、函数公式和数值模拟4种方法,对16煤露头区开采导水裂缝带高度进行了预计,并进行了对比分析。多种方法可互相弥补、验证,克服了单一方法的局限性。结果显示,16煤厚度取值1.05~1.37m时,最大导水裂缝带高度为25.5~29.3m。计算结果为留设第四系防水煤柱提供了依据,同时也为矿井防治顶板水提供了重要参数。     

基于支持向量机的建筑物采动损害预测模型

为了科学预测与评估煤矿采动引起的建筑物采动损害程度,在系统分析建筑物采动损害影响因素的基础上,基于支持向量机理论,利用矿区典型建筑物采动损害案例,首次建立了煤矿开采影响下建筑物采动损害程度的支持向量机预测模型,并测试了该模型的可行性和可靠性。研究成果可为建筑物采动损害预测提供一条新的技术途径。     

基于主成分回归分析法的导水裂缝带高度预测

为减小经验公式法在导水裂缝带高度预测方面存在的误差,探索较高预测精度的导水裂缝带预测方法,本文基于山东滕州矿区积累的实测数据,对采深、煤层厚度、工作面倾向长度、岩性参数、顶板厚度及倾角等六个因素进行了综合分析,借助MATLAB数据分析软件,运用主成分分析的方法,结合回归模型检验分析,建立了适用于滕州矿区的顶板导水裂缝带高度预测回归模型,并与经验公式法所得结果进行了对比分析。结果表明:基于山东滕州矿区12个煤矿的实测数据建立的主成分回归模型,对蒋庄煤矿两验证工作面导水裂缝带高度预测结果分别为56.239 1m、49.102 1m,预测相对误差分别为3.00%、2.83%;运用经验公式法对两工作面导水裂缝带高度预测结果均定为60.00m,预测相对误差分别为-9.89%、-25.65%。由此可见,采用主成分回归分析模型方法预测煤层顶板导水裂缝带发育高度具有较高的准确性,该模型可以更好地预测导水裂缝带发育高度,服务煤层顶板水害防治。     

屯兰河下采煤导水裂缝带发育高度相似材料模拟研究

文中主要利用相似材料模拟和经验公式研究了西山矿区屯兰河下采煤过程中导水裂缝带的发育、岩层内部竖向下沉规律和岩层各层的下沉规律分析,通过研究得出一些有益结论.     

矿井涌水量的支持向量机—马尔科夫链预测模型

为准确预测矿井涌水量,将支持向量机理论与马尔科夫链理论相结合,构建了支持向量机—马尔科夫预报模型.支持向量机—马尔科夫预报模型是基于原始数据首先建立起支持向量机模型,得到的预测值通过马尔科夫状态概率转移矩阵预报的方法进行二次拟合,通过对一些指标进行分析,从而实现对预测结果进行改善.矿井涌水量的支持向量机—马尔科夫链预测...