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基于人工神经网络的矿井涌水量预测.pdf
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基于人工神经网络的矿井涌水量预测.pdf
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GMS在矿井涌水量预测中的应用
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应用三维有限差分数值计算软件GMS,利用其特有的三维地层创建模块和渗流计算模块,以陕北地区某矿为例,在矿区水文地质分析的基础上,建立矿区三维水文地质模型,预测了该矿某采煤工作面的涌水量变化规律,为矿井开采方案设计、保证安全开采提供了理论参考。
BP神经网络在矿井涌水量预测中的应用.pdf
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基于GM(1,2)模型的矿井涌水量模拟与预测
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针对常规矿井涌水量预测方法考虑影响因素多、预测精度低的问题,以赵家寨煤矿为例,考虑矿井涌水量和水位降深2个因素建立GM(1,2)模型,实现了对已知涌水量的模拟和后期涌水量的预测。预测结果表明,未来3个月的涌水量相对稳定。经检验,预测结果平均相对误差为3.69%。
矿井涌水量预测方法探讨
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为研究矿井涌水量,在对比分析预计与实际矿井涌水量的基础上,指出80%以上的矿山的预计涌水量与实际相差超过50%,并分析了影响预计结果与实际不符的主控因素。在分析矿井涌水量现行主要预测方法的特点和优、劣势的基础上,给出不同阶段适用的预测方法,并结合工程实例进行分析。此外,对如何准确预测钻孔涌水量与大井法预测中存在的问题及解决方案进行了探讨。最后,给出了对矿井涌水量预计的几点认识。
基于Hurst指数的矿井涌水量定量预测
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在Hurst指数趋势分析的基础上,考虑时间序列长度、相关性等因素,并结合计算机语言,实现了R/S方法的定量预测,成功的将非线性时间序列预测方法从定性走向定量。以赵家寨煤矿矿井涌水量为例,分别对突水前和突水后的涌水量时间序列进行了R/S定量预测,模型预测精确度高达92.48%和94.75%,表明该模型精确度高、适用性强。
基于广义回归神经网络的矿井涌水量预测.pdf
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基于MATLABR的矿井涌水量神经网络预测方法及应用.pdf
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基于BP神经网络下的隧道涌水量预测.pdf
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基于GMS软件的矿井涌水量预测
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矿井涌水量的预测是制定防治水措施的依据,对矿井防治水有重要的意义。通过对朱仙庄煤矿十采区的水文地质条件进行研究,采用GMS数值模拟来预测各种放水情况下含水层的水位变化状态,并结合"大井法"预测工作面和采区的涌水量。结果表明:采用GMS数值模拟和"大井法"预测的结果相近,二者得到相互验证。
基于GA-SVM的矿井涌水量预测
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矿井涌水量的准确预测对预防矿山透水事故的发生至关重要,提出利用GA优化的SVM模型(GA-SVM)来实现矿井涌水量的短期准确预测。该方法利用GA的自动寻优功能寻找SVM的最佳参数,提高了预测的准确率。首先,利用微熵率法求矿井涌水量时间序列的最佳嵌入维数和延迟时间,进行相空间重构。其次,采集义煤集团千秋煤矿2011—2015年实际涌水量的时间序列,利用GA-SVM模型对最后12组数据进行预测,其预测
朱集东矿井涌水量预测研究
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以预测朱集东矿井涌水量为目的,基于朱集东煤矿与谢桥煤矿充水含水层及充水因素基本相同;以谢桥煤矿涌水量与采空区面积分析为理论基础,以回归分析和比拟法预测出朱集东矿涌水量。得出了朱集东煤矿涌水量经验公式,解决了朱集东矿井涌水量的预测问题。
峰峰矿区某矿矿井涌水量预测
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针对峰峰矿区某矿井开采下组煤受底板灰岩岩溶裂隙水的威胁,在对矿井生产过程中的矿井涌水量及以往水文地质资料收集、分析的基础上,结合其水文地质条件和生产发展规划,采用水文地质比拟法和大井法预测了矿井涌水量。综合考虑这两种方法的优缺点和矿井实际情况,认为比拟法计算结果比较合理。
基于灰色理论的矿井涌水量预测研究
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针对矿井涌水量受水文地质条件、地质构造、降雨、开采工艺等多种因素影响,致使难以预测的问题,以义马煤田中部矿井水文地质条件为例,采用灰色理论,对大量的涌水量历史数据进行分析,建立了GM(1,1)涌水量预测模型,研究了实际值与预测值的残差与相对误差之间的关系,然后进行了精度检验,将实际值与预测值进行拟合比对,研究结果表明:利用灰色理论模型精度较高,适用性较强,可以作为预报模型使用。
基于RBF神经网络的长距离引水隧洞涌水量预测.pdf
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基于主成分分析与BP神经网络的矿井涌水量预测研究
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选取影响矿井涌水的...根据确定的主要影响因子作为BP神经网络的输入样本,建立BP神经网络预测模型进行预测,预测数据与现场实测数据对比表明,2种方法相结合预测涌水量误差小、精度高,为矿井涌水量的预测开辟了新思路。
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基于MATLAB的BP神经网络模型在矿井涌水量预测中的应用.pdf
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矿井涌水量R/S灰色预测模型
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基于矿井涌水量序列具有灰色和分形的特征,建立R/S灰色预测模型,以克服R/S方法无法进行定量预测以及灰色模型对于随机波动大的长时间序列预测效果差的缺点。以成庄煤矿为例,针对2008年1月—2013年12月矿井涌水量进行R/S分析,确定Hurst指数和平均循环周期,并在一个周期内进行灰色预测。结果表明:成庄矿涌水量序列的Hurst指数为0.839,涌水量有持续增加的趋势,其平均循环周期为18个月;与
基于灰色理论的矿井涌水量预测
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以济宁三号煤矿为研究背景,针对同一个井田、相同开采工艺条件下,不同时期矿井涌水量变化具有离散性和随机性的特点,利用灰色理论中的GM(1,1)灰色模型,建立矿井涌水量和时间的函数关系,并通过最小二乘法、残差检验、光滑性检验、精度检验和MATLAB软件对该灰色模型进行求解和检验,从而预测了研究区2015~2017年的矿井涌水量,为矿井防治水工作提供了依据。
基于分形和支持向量机矿井涌水量的预测
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针对矿井涌水量预测问题,提出一种新的非线性预测方法。首先利用分形理论对矿井涌水量的时间序列进行相空间重构,应用自相关系数法确定最小嵌入维数,并以最小嵌入维数作为支持向量机的输入节点,根据支持向量机原理建立矿井涌水量的预测模型。将河南鹤壁四矿1982—1997年的矿井涌水量作为时间序列的训练样本,在Matlab环境下,利用所建立的预测模型预测不同嵌入维数时2000和2001年的矿井涌水量。结果表明:
巴愣矿井水文地质特征及矿井涌水量预测
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以巴愣矿井为例,分析了矿井水文地质特征,矿区内共有5个含水层和3个隔水层,水文地质边界有两类:一是断层(北、东、南),二是西边界煤层露头;白垩系下统志丹群含水层,侏罗系中统直罗组含水层,侏罗系中统延安组含水层为直接充水水源;矿井充水通道,主要为煤层采空导致顶板岩层冒落形成的导水裂隙带。采用大井法计算了矿井涌水量,延安组砂岩含水层涌水量438m3/h,志丹群含水层涌水量142 m3/h,合计580
基于空间分析的矿井涌水量计算方法
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为了提高矿井涌水量预测精度,运用达西定律基本原理,采用空间分析平台,对矿井规划采区和井筒涌水量进行了预测,鱼卡三矿矿井筒涌水量预测值2831.69 m3/h,相对误差5.9%。表明该方法计算精度高于数值法,且能计算任意形状...
基于BP神经网络法的某公路隧道涌水量研究.pdf
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矿井涌水量预测数值模拟研究
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为了准确预测矿井涌水量,保障煤矿安全及保护地下水资源,在概化出大同矿区水文地质概念模型的基础上,建立了大同矿区地下水...结果表明:该方法将矿井涌水量预测与回采工作面回采进度有机结合起来,计算结果更加符合实际。
基于灰色BP神经网络的水位矿井涌水量预测
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结合背景资料和灰色关联度分析新集二矿涌水量与长观孔水位的关系,将关联性好的4个钻孔水位作为BP神经网络的输入神经元进行建模预测,结果表明,基于灰色关联度的神经网络模型预测矿井涌水量精度较高,以水位作为输入...
考虑静储量释放的矿井涌水量预测方法探讨
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鄂尔多斯盆地周边矿井逐步建成投产,上覆巨厚含水层随着煤层开采,大量持续进入矿井,因矿井设计排水能力不足造成了多起矿井水害事故,尤其是原于勘探阶段仅...提高预测结果的精确性,对该区矿井涌水量预测具有参考作用。
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