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文檔簡介
1、 煤礦水害事故的頻發(fā),給煤礦工人的生命安全帶來隱患的同時煤礦的經(jīng)濟(jì)效益也因水害受到了極大的威脅。其中,造成最嚴(yán)重危害的當(dāng)屬礦井底板突水事故。由于我國煤礦特殊的水文地質(zhì)條件,造成底板突水的影響因素多而且關(guān)系復(fù)雜,許多傳統(tǒng)的礦井底板突水預(yù)測方法已經(jīng)不能夠在實際中達(dá)到理想的預(yù)測效果。
面對仍不完善的礦井底板突水預(yù)測法,急需新的技術(shù)理論融入其中,本文就此提出了一種雙層信息融合技術(shù),將其應(yīng)用于礦井底板突水預(yù)測中,并設(shè)計了實現(xiàn)突水預(yù)測
2、的方案。首先,介紹了底板突水預(yù)測和信息融合技術(shù)的研究現(xiàn)狀;其次論述了多源信息融合的原理、層次結(jié)構(gòu)和融合算法等,接著主要研究了基于 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息融合方法,將影響礦井底板突水的多個傳感器采集的數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,通過分析選擇量子粒子群智能算法對網(wǎng)絡(luò)各個參數(shù)值進(jìn)行優(yōu)化,建立了基于 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征層信息融合的礦井底板突水預(yù)測方法。單一采用特征層信息融合的結(jié)果存在一定的不穩(wěn)定性,為了提高突水預(yù)測的可靠性,引入了D-
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