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题名基于决策融合的多模型顶板安全预警
被引量：1
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作者
郝秦霞
张金锁
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机构
西安科技大学通信与信息工程学院
延安大学管理学院
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出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第1期171-176,共6页
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基金
国家软科学研究计划(2013GXS4D151)
陕西省教育厅专项项目(14JK1457)
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文摘
为了对矿井深部开采中煤层巷道的动压规律进行准确的预警预测,采用决策融合的多模型顶板来压预测方法。利用聚合经验模态分解方法(EEMD)对每个传感器监测数据进行模态分解,得到各子模型的多个固有模态函数(IMF)序列;根据模态函数的特点,对非线性序列运用支持向量机(SVM)模型,线性序列运用单整自回归移动平均(ARIMA)模型进行预测,再将各子模型中各种预测值合成重构得到各子模型的预测输出;通过统计识别模式将各子模型的预测数据进行归一化决策融合后,在同一个时空坐标系中表示出来。实际应用表明,用多模型融合的预测方法能实现采场顶板动态规律的远期、近期以及实时预测,并能很好地反映动压大变形规律,捕捉顶板灾害的预兆信息。
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关键词
围岩应力
经验模态分解方法(eemd)
决策融合
单整自回归移动平均模型(ARIMA)
统计识别模式
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Keywords
rock stress
ensemble empirical mode decomposition（eemd）
decision fusion
auto-regressive integrated moving average（ARIMA） model
statistical recognition model
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分类号
X928.03
[环境科学与工程—安全科学]
TD76
[矿业工程—矿井通风与安全]
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