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《中国矿业大学》 2012年
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突水预测预报决策支持系统关键技术研究

孙晋非  
【摘要】:煤矿突水事故严重威胁着矿工人身安全,并对国家造成重大的经济损失。目前突水预测预报的决策多依据决策者对于问题的主观分析,这种决策方式有一定的局限性,一方面决策者对于现实情况的认识未必清楚,对于知识的掌握未必全面,另一方面采场突水是一个具有不确定性的、非线性的复杂概率事件,本文主要研究在计算机的支持下如何对于突水预测预报做出决策,考虑到与已经发生突水事故地点条件相近的地方突水的概率最大,研究将已经发生突水事故的典型案例数据作为出发点,从已知到未知,利用过去的案例或经验进行推理来求解新问题。 本文主要研究成果如下: (1)分析了煤矿突水典型案例数据库设计的必要性,设计了案例数据库的概念结构、逻辑结构,使用Microsoft SQL Server关系数据库管理系统,将搜集整理的案例入库,实现煤矿历史突水资料数字化; (2)研究了三维空间数据模型,提出适用于煤矿水文地质体的基于混合结构的三维数据模型,并设计了三棱柱、TEN等数据模型的数据结构; (3)使用平行坐标方法可视化突水数据,在标准化、变换、平移数据的基础上,绘制了平行坐标图,发现灵敏属性的存在; (4)在研究模糊自适应神经网络的结构和学习算法的基础上,对于标准化方法的选用、隶属函数的选择进行比较分析,设计用于突水量预测的ANFIS模型; (5)研究了支持向量机模型的数学推理过程,设计用于底板突水量预测的SVM模型,提出参数C和γ的优化选择算法和交叉验证算法; (6)设计了基于本体的突水预测预报知识库,包括突水本体库和突水规则库,并提出了模糊规则的形式化定义。
【学位授予单位】:中国矿业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TD745

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【参考文献】
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【二级参考文献】
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