煤與瓦斯突出災(zāi)害信息模式識(shí)別與集成決策.pdf

1、我國(guó)是煤炭生產(chǎn)大國(guó),而煤與瓦斯突出(以下簡(jiǎn)稱突出)災(zāi)害時(shí)有發(fā)生,從而嚴(yán)重制約著煤礦生命財(cái)產(chǎn)安全。本文采用模式識(shí)別技術(shù)對(duì)突出災(zāi)害信息進(jìn)行處理,建立突出災(zāi)害預(yù)測(cè)模型,為突出災(zāi)害防治提供決策服務(wù)。從系統(tǒng)工程的角度,建立突出的分級(jí)預(yù)測(cè)體系。在時(shí)間上,對(duì)突出災(zāi)害進(jìn)行早期綜合分析預(yù)測(cè)和實(shí)時(shí)預(yù)測(cè);在空間上,進(jìn)行區(qū)域預(yù)測(cè)、區(qū)段監(jiān)測(cè)及點(diǎn)預(yù)測(cè)相結(jié)合。把突出信息用發(fā)展的、聯(lián)系的觀點(diǎn),在整體層面上加以處理。針對(duì)不同的預(yù)測(cè)階段,結(jié)合已有的突出發(fā)生機(jī)理,選取合適的

2、預(yù)測(cè)指標(biāo)集。并利用前向浮動(dòng)搜索,優(yōu)化算法和粗糙集理論等實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)指標(biāo)集的約簡(jiǎn),即是對(duì)突出信息的特征選擇過(guò)程。在突出預(yù)測(cè)模型建立階段,自始至終顧及到No Free Lunch定理的約束性,充分考慮到突出信息的各種可能情形,在查閱文獻(xiàn)和實(shí)踐中發(fā)現(xiàn),沒(méi)有絕對(duì)好用和處處好用的算法,同時(shí)也沒(méi)有最佳和最完善的特征集。甚至有了正確的算法選擇,也不一定能全面解決復(fù)雜實(shí)際問(wèn)題。所以,需要在眾多的原理與方法中優(yōu)先選擇簡(jiǎn)單有效者,甚至建立起多算法集成模型。經(jīng)過(guò)

3、仔細(xì)權(quán)衡,這里主要選取模式識(shí)別方法中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、支撐向量機(jī)方法等。而其中對(duì)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行了有效改進(jìn),主要是利用耦合了混沌機(jī)制的蜂群優(yōu)化算法來(lái)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值和閾值(記為CBC-MLP模型)。然而突出預(yù)測(cè)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程,單一算法很難解決所有問(wèn)題,所以,在以上基礎(chǔ)上建立混合模式識(shí)別模型,所得的結(jié)果更具參考價(jià)值。論文的最后是一系列算法、分類器模型的工程實(shí)現(xiàn)部分。以中平能化集團(tuán)天安五礦為研究依托,開(kāi)發(fā)突出信息模式識(shí)別模塊