信息融合技術(shù)在礦井底板突水預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究.pdf

1、　　煤礦水害事故的頻發(fā)，給煤礦工人的生命安全帶來(lái)隱患的同時(shí)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(guó)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(cè)方法已經(jīng)不能夠在實(shí)際中達(dá)到理想的預(yù)測(cè)效果。
　　面對(duì)仍不完善的礦井底板突水預(yù)測(cè)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(cè)中，并設(shè)計(jì)了實(shí)現(xiàn)突水預(yù)測(cè)

2、的方案。首先，介紹了底板突水預(yù)測(cè)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(gè)傳感器采集的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)處理后作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，通過(guò)分析選擇量子粒子群智能算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)各個(gè)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(cè)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(cè)的可靠性，引入了D-