信息融合技術在礦井底板突水預測中的應用研究.pdf

1、　　煤礦水害事故的頻發(fā)，給煤礦工人的生命安全帶來隱患的同時煤礦的經濟效益也因水害受到了極大的威脅。其中，造成最嚴重危害的當屬礦井底板突水事故。由于我國煤礦特殊的水文地質條件，造成底板突水的影響因素多而且關系復雜，許多傳統(tǒng)的礦井底板突水預測方法已經不能夠在實際中達到理想的預測效果。
　　面對仍不完善的礦井底板突水預測法，急需新的技術理論融入其中，本文就此提出了一種雙層信息融合技術，將其應用于礦井底板突水預測中，并設計了實現突水預測

2、的方案。首先，介紹了底板突水預測和信息融合技術的研究現狀；其次論述了多源信息融合的原理、層次結構和融合算法等，接著主要研究了基于 RBF神經網絡的信息融合方法，將影響礦井底板突水的多個傳感器采集的數據經過處理后作為RBF神經網絡的輸入，通過分析選擇量子粒子群智能算法對網絡各個參數值進行優(yōu)化，建立了基于 RBF神經網絡特征層信息融合的礦井底板突水預測方法。單一采用特征層信息融合的結果存在一定的不穩(wěn)定性，為了提高突水預測的可靠性，引入了D-