基于支持向量机的煤矿开采沉陷预测模型研究.pdf

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1、第6期矿’山测量NO．62015年12月MINESURVEYINGDec．2015d0i：10．3969／j．Issn．1001—358X．2015．06．008基于支持向量机的煤矿开采沉陷预测模型研究赵飞(山西三元煤业股份有限公司下霍煤矿，山西长治046000)摘要：煤矿开采沉陷预计是一个复杂的非线性问题，建立完全正确的数学模型来进行预测有一定的局限性，而进化算法和支持向量机算法对于处理小样本工程预测问题有较明显的优势。收集学习数据样本，运用GASVM人机交换软件进行模型训练，最后得到的预测模型

2、通过检测样本的检测具有一定的外推预测能力。关键词：支持向量机；开采沉陷；预测模型中图分类号：TD327文献标识码：B文章编码：1001—358X(2015)06—0027—03智能计算理论的发展为开采沉陷预计提供了新(；)出现。根据泛函的有关理论，满足Mercer条件的研究思路，相关智能计算方法对处理复杂非线性的任一核函数K(i，)就对应某一变换空间中的内问题有较好的优势。支持向量机能够较好地解决小积，即K(i，；)=(x)·(；)。因此，在回归函样本、非线性等工程实际问题，尤其是在小样本情况数中

3、采用适当的内积函数K(X，Xi)就可以实现某下具有良好外推能力，而开采沉陷预计数据有限，故一非线性变换后的线性函数回归¨。以运用支持向量机来预测此问题有一定的现实意从应用角度讲，用支持向量机进行函数回归的义。过程就是一个求解有约束的二次规划问题。可采用的优化方法很多，顺次最小优化是目前最常用的方1支持向量机回归原理分析法。支持向量机算法流程参见图1。支持向量机算法比较灵活，所以可以方便地推广到有关工程回归预测分析问题中。支持向量机算法不同于经验风险最小化规则，它是运用统计学习的有关理论，采用基于反

4、映系统泛化能力的VC维的结构风险最小化理论，通过经验误差和VC维间的平衡得到最优的网络结构和预测模型。对于工程问题收集到的数据可以看做训练集：(，Y)，(，y2)，⋯⋯，(，Y)(jR，YiR，)图1支持向量机算法流程线性情况下，SVM建立如下的回归方程：R2开采沉陷影响因素分析煤矿开采沉陷的影响因素大致可以分为两类，()=(·)+6即采矿因素和地质因素。(．)为求点积，引入不敏感损失函数，应采矿因素主要包括：开采深度及采厚比，采煤工尽可能光滑地以较小误差(小于占)通过所有样本艺及顶板管理方法，采

5、空区的大小，采煤工作面推进点，系数和b通过求解约束非线性规划问题获速度等；地质因素主要包括：上覆岩层的物理力学性得。质，开采煤层赋存状态，地表黄土松散系数等]。非线性问题可以通过非线性映射转化为某个(1)采厚比和采煤工艺及顶板管理方法高维空间中的线性问题，在变换空间求最优回归函煤矿开采的深度和煤层开采的厚度的比值对煤数。当在特征空间中构造回归函数时，求解算法仅矿开采沉陷有较明显的影响，通常比值越小，对开采使用空间中的点积(i)·砂(；)，而没有单独的沉陷越明显即沉降量越大，地表移动较剧烈，比值越2

6、7第6期矿山测量2015年12月大，则反之。报告中关于71505工作面沉陷观测数据，可以得到由矿山压力与岩层控制的有关理论可知，不同大量数据样本，运用样本进行学习训练，可以建立支的采煤工艺使采场有不同的矿压显现规律，大采高持向量机的开采沉陷预计模型。和放顶煤开采的矿压规律差别较大，所以相对应的通过开采沉陷影响因素分析，选取其中有代表采空区的沉陷有差别；采场顶板管理方法对开采沉性的因素进行定量化处理，即主要研究采厚比，采煤陷影响更加显现，如充填开采和自由垮落法开采。工艺，顶板管理方法，采空区的大小，

7、工作面推进速(2)采空区的大小与工作面推进速度度，上覆岩层的物理力学性质，开采煤层赋存状态，目前国内采场矿压经典理论主要有两种，砌体第四纪黄土层厚度，八个影响因素和开采沉陷之间梁和传递岩梁理论，通过这两种理论可知采空区的的非线性关系。只要确定观测点位置夹角、观测点顶板面积越大，则每一个剖面简化的简支梁的跨度距离工作面中心点的距离、八个因素和开采沉陷之就不越大，当跨度达到一定值时，简支梁达到极限承问的关系后，就可以用其它工作面采空区相对应的载力，然后就会发生破坏，然后上覆岩层冒落和移十个数据来预测开

8、采沉陷量。此次沉陷量预测的表动，在一定范围内地表可能出现陷落漏斗，所以地表征值为下沉值和水平移动值，所以设计的预测模型稳定性与采空区的面积有直接关系。工作面的推进为十个输入和两个输出。速度，对采场的矿压显现规律也较大，所以也会影响由工作面共收集到40个数据样本使用其中35采矿区的沉陷。个作为学习训练样本，其余5个作为检测样本。使(3)上覆岩层的物理力学性质用中国科学院武汉岩土力学研究所冯夏庭教授团队采场上覆岩层围岩的物理力学性质，直接影响编制的GASVM人机交换软件来进行对模型的训