證據(jù)理論研究及其在礦井突水預測中的應用.pdf

1、煤礦水害是礦井建設與生產過程中的主要災害之一。突水事故給煤礦企業(yè)帶來巨大的經濟損失和人員傷亡。礦井突水預測是一個涉及水文地質、工程地質、開采條件、巖石力學等諸多因素的復雜問題。論文針對礦井突水這一不確定性和非線性災害問題，建立了基于證據(jù)理論的礦井突水預測模型。主要對基于證據(jù)理論的信息融合技術在解決沖突證據(jù)、處理具有模糊性的對象和構建基本概率賦值函數(shù)等關鍵問題進行深入分析和研究，并利用改進的證據(jù)理論，融合礦井突水動態(tài)前兆信息，建立多場耦合

2、的礦井突水預測模型，為礦井突水的可靠預測奠定理論和技術基礎。
　　論文針對傳統(tǒng)沖突系數(shù)識別證據(jù)沖突存在的不足，采用pignistic變換后得到的基本概率賦值函數(shù)之間的距離，結合傳統(tǒng)沖突量化標準，討論了 Dempster組合規(guī)則適用條件，提出了一種改進的證據(jù)組合方法。該方法通過證據(jù)之間的pignistic概率距離表示證據(jù)之間的沖突程度，將證據(jù)間的沖突程度轉化成相似程度，然后求出證據(jù)之間的支持程度，并確定權重系數(shù)，最后采用Dempst

3、er組合規(guī)則合成使用權重系數(shù)調整后的基本概率賦值。數(shù)值算例表明改進的方法不僅能夠處理一般沖突，而且也能解決一票否決以及魯棒性問題，并能使組合結果收斂到正確目標且收斂速度較快，這對改善信息融合系統(tǒng)的性能具有重要的意義。
　　獲取基本概率賦值是應用證據(jù)理論解決工程問題最關鍵的一步，也是證據(jù)理論的核心問題。但由于證據(jù)理論應用背景的復雜性和多樣性，使得尋求一種通用的構造基本概率賦值函數(shù)的方法一直難以較好地得到解決。論文基于廣義三角模糊數(shù)，

4、提出了一種通用的基本概率賦值構造方法。該方法利用樣本數(shù)據(jù)的最小值、平均值和最大值構造單元素命題的三角模糊數(shù)表示模型，多子集命題的廣義三角模糊數(shù)表示模型用單元素命題的三角模糊數(shù)表示模型的交疊部分來表示，通過廣義三角模糊數(shù)的隸屬度來構造基本概率賦值。該構造策略簡單實用，易于計算，有廣闊的應用前景。
　　由于傳統(tǒng)證據(jù)理論無法處理具有模糊性的對象，論文利用證據(jù)理論和模糊集的優(yōu)點來表示和處理不精確和模糊的信息，將證據(jù)理論向模糊集擴展。定義了

5、一種新的模糊集貼近度計算方法。基于新的貼近度和模糊集分解定理，定義了模糊信任函數(shù)和模糊似然函數(shù)，其計算方法不受隸屬度函數(shù)“關鍵點”的影響，能有效獲取實際焦元變化信息，對焦元的微小變化也比較敏感；基于貼近度的模糊證據(jù)組合規(guī)則可有效地獲取模糊焦元的變化信息，能夠處理不確定和模糊信息，合成結果更有利于目標決策，這對擴大證據(jù)理論的應用范圍具有重要意義。
　　從信息融合的角度，將本文提出的改進的證據(jù)理論應用到礦井突水水源識別和煤層底板突水量