基于监测时间序列的冲击地压混沌特性分析及其智能预测研究

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1、博士学位论文基于监测时间序列的冲击地压混沌特性分析及其智能预测研究ChaosCharacteristicsAnalysisandIntelligentPredictionStudyofRockburstBasedonMonitoringTime-series作者：陶慧导师：马小平教授中国矿业大学二零一三年十二月学位论文使用授权声明本人完全了解中国矿业大学有关保留、使用学位论文的规定，同意本人所撰写的学位论文的使用授权按照学校的管理规定处理：作为申请学位的条件之一，学位论文著作权拥有者须授权所在学校拥有学位论文的部分使用权，即：①学校档案馆和图书馆有权保留学位论文的纸质版和电子

2、版，可以使用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文；②为教学和科研目的，学校档案馆和图书馆可以将公开的学位论文作为资料在档案馆、图书馆等场所或在校园网上供校内师生阅读、浏览。另外，根据有关法规，同意中国国家图书馆保存研究生学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）。作者签名：导师签名：2013年12月12日2013年12月12日中图分类号TP181学校代码10290UDC612.3密级公开中国矿业大学博士学位论文基于监测时间序列的冲击地压混沌特性分析及其智能预测研究ChaosCharacteristicsAnalysisandIntelligentPredicti

3、onStudyofRockburstBasedonMonitoringTime-series作者陶慧导师马小平教授申请学位工学博士培养单位信电学院学科专业控制理论与控制工程研究方向混沌、智能预测答辩委员会主席评阅人二○一三年十二月论文审阅认定书研究生陶慧在规定的学习年限内，按照研究生培养方案的要求，完成了研究生课程的学习，成绩合格；在我的指导下完成本学位论文,经审阅，论文中的观点、数据、表述和结构为我所认同，论文撰写格式符合学校的相关规定，同意将本论文作为学位申请论文送专家评审。导师签字：2013年10月20日致谢本论文是在尊敬的导师马小平教授的精心指导和亲切关怀下完成的，论

4、文的选题、论证到撰写，每一阶段都倾注了马老师辛勤的汗水与心血。马老师以其渊博的学识，敏锐的洞察力，严谨求实的治学态度和勤奋创新的钻研精神使我终生受益，并将对我今后的工作、学习和生活产生重要的影响。马老师不仅为我提供了宽松的学术氛围，良好的科研环境，更培养了我独立从事科研的能力。在博士学习期间，马老师从生活、学习上都给予了我特别的关怀和帮助，在他身上我学习了许多做人和做学问的道理。值此论文完成之际，谨向辛勤培育我的导师马小平教授致以衷心的感谢和深深的敬意！在博士学习和论文撰写过程中，得到了信电学院多位老师的指导帮助，感谢巩敦卫教授、李明教授、王雪松教授、孙伟教授、童敏明教授、程

5、玉虎教授，他们在论文撰写过程中提出了大量宝贵的修改建议，使论文得以完善。感谢常俊林副教授、叶宾副教授、缪燕子副教授、杨春雨副教授和吴新忠副教授，他们对我学习上的指导，使我受益颇丰。感谢平煤集团的寇建新高工和义煤集团的刘红兵处长、任志新高工在数据收集和整理方面提供的极大帮助与指导。感谢中国矿业大学采矿学院的巩思园博士、安全学院陈鹏博士，河南理工大学的徐学锋博士、陈向军博士在煤矿安全技术知识方面提供的热情指导和帮助。感谢乔美英博士、陆慧娟博士、金珠博士，张玉丽老师、葛恒清老师、樊兆峰老师和田甜博士，与他们在一起的讨论，加深了我对问题的理解。在攻读博士期间，与张伟、魏巍、张守田、褚

6、晓光、李培等师弟妹们和睦共处，相互学习，彼此帮助，使学习生活充满快乐，借此机会向他们致谢。感谢父母对我多年的养育之恩，是他们时刻的关心与支持，使我得以顺利完成学业。感谢我的婆婆，没有她对我儿子和家庭无微不至的照顾，就不可能完成此文。特别感谢我的爱人范传武先生，是他在漫长的学习生活中给予我极大的关心、支持、理解和鼓励,使我能够顺利完成学业。感谢我的儿子，他为我们的家庭带来了无尽的欢乐，儿子的茁壮成长是我前进的最大动力。衷心感谢各位专家学者在百忙之中审阅论文、提出宝贵意见，感谢论文撰写过程中引用的参考文献中的各位作者。陶慧2013年12月摘要冲击地压是一种较为典型的矿山灾害动力现

7、象，随着开采规模的扩大和深度的增加，其危害也日趋严重，已成为矿山开采中亟待解决的重大课题。冲击破坏过程十分复杂，很难建立精确的数学模型，但目前具有冲击危险性的矿井都采取了多种监测措施，可以获得大量冲击地压监测数据。本论文以获取的冲击地压监测历史时间序列数据为基础，在相空间重构出的动力学空间中分析其混沌特性，基于混沌预测理论，采用智能算法对多个冲击地压监测变量进行预测研究，并采用集成分类方法对冲击危险性进行识别预测研究。首先，对冲击地压监测数据进行分析和预处理，获取能表征煤岩体断裂破坏动力学特性的监测数据