一种矿井导水裂隙带高度预测方法
【专利摘要】本发明提供一种矿井导水裂隙带高度预测方法，搜集矿井导水裂隙带高度的影响因素指标，包括采高、硬岩岩性比例系数、工作面斜长和采深；对矿井导水裂隙带的各影响因素指标数据进行归一化处理，归一化处理后的各影响因素指标数据作为样本数据；建立基于支持向量机的矿井导水裂隙带高度预测函数并利用改进的果蝇算法对该预测函数进行优化，利用优化后的矿井导水裂隙带高度预测函数进行矿井导水裂隙带高度预测，得到矿井导水裂隙带高度预测值。通过建立基于支持向量机的矿井导水裂隙带高度预测函数得到矿井导水裂隙带高度预测值，为确定合理煤层的安全开采上限和采煤方法提供指导，对实现矿井安全生产、保水采煤及地面生态环境保护都有实际价值。
【专利说明】一种矿井导水裂隙带高度预测方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及矿井开采【技术领域】，具体涉及一种矿井导水裂隙带高度预测方法。
【背景技术】
[0002]随着煤炭工业的大规模开发，不可避免地会引起煤层上覆岩体的移动、冒落、裂隙的产生以及破断，对部分地区十分宝贵的地下水、地表水资源造成极大的破坏，从而破坏了植被和土地资源，造成了河塘干涸、土地荒芜、水土流失、河道淤积、风沙加强、地质灾害增多等一系列的影响。对采动覆岩中导水裂隙带的发育高度进行预测，确定合理煤层的安全开采上限和采煤方法，对于实现矿井的安全生产、保水采煤及地面生态环境保护，都具有十分重要的理论意义与实际价值。
[0003]目前，导水裂隙带高度的预测有多种方法，但这些预测方法都存在自身的缺陷。经验公式法没有全面地考虑多个影响的共同因素，只能作为参考；现场测试法可以直观准确的确定导水裂隙带高度，但现场操作繁琐、测试成本较高；相似材料模拟法难以对岩体的构造特征、水体的影响进行模拟，并且需投入大量人力、物力；数值模拟方法虽然成本低、易于实现，但受模型的参数影响明显，结果存在较大的误差。
[0004]支持向量机可以对导水裂隙带发育高度的多个影响因素进行综合考虑，具有较好的非线性映射能力和泛化能力，且模型具有稳定、收敛速度快、预测精度高、可重复训练等特性。采用支持向量机对该问题进行预测，可以很好的避免以上问题。然而支持向量机预测性能的优劣与参数的选择密切相关，目前对于参数的优化还没有得到很好的解决。
【发明内容】
[0005]针对现有技术存在的问 题，本发明提供一种矿井导水裂隙带高度预测方法。
[0006]本发明的技术方案是:
[0007]—种矿井导水裂隙带高度预测方法，其特征在于:包括以下步骤:
[0008]步骤1:搜集矿井导水裂隙带高度的影响因素指标，影响因素指标包括采高、硬岩岩性比例系数、工作面斜长和采深；
[0009]步骤2:对矿井导水裂隙带的各影响因素指标数据进行归一化处理，归一化处理后的各影响因素指标数据作为样本数据，将样本数据划分为训练集和预测集；
[0010]步骤3:对矿井导水裂隙带高度进行预测:建立基于支持向量机的矿井导水裂隙带高度预测函数并对该预测函数进行优化，利用优化后的矿井导水裂隙带高度预测函数对进行矿井导水裂隙带高度预测，得到矿井导水裂隙带高度预测值；
[0011]步骤3.1:建立基于支持向量机的矿井导水裂隙带高度预测函数f(x):
[0012]/(Λ-) =之(?,)+b
i=l
[0013]其中，X为预测集中的样本数据的输入量，ai;a丨为拉格朗日系数，u u e [O C ]
C为惩罚因子，K(Xi, X)为核函数，K(Xi, X) =exp (_g I X1-X 12), Xi为预测集中第i个样本的输入量，g为核函数的参数宽度，b为阈值，利用Karush-Kuhn-Tucker条件计算出:行、L 2 ' \\￡ m ? 5 ε为不敏感损失函数数，ω为权向量，θ (xi)
(ο - V； + ε- {(0.?(χ 丨)j, ci 丨,Uj e | O, C J
为非线性映射函数，该函数将预测集中的各样本数据输入量Xi映射到高维特征空间； [0014]步骤3.2:采用改进的果蝇算法对矿井导水裂隙带高度预测函数f(x)中的惩罚因子C和核函数的参数宽度g进行优化；
[0015]步骤3.2.1:将每一组惩罚因子C和核函数的参数宽度g数据映射为一个果蝇个体，果蝇群体寻找的食物即优化得到的惩罚因子C和核函数的参数宽度g，果蝇个体的个数为Hi1，迭代次数N1和果蝇初始位置X1, Y1与Z1 ;
'X(j,.)= X1+Rran_6] < Y(Jr)=Y^RnmZ(j,.) = Z1+Rrait
[0017]式中:Rran为随机数;j=l，2，…，m1； X(j，:)、Y(j，:)和 Z(j，:)均为 Hi1 行 2 列矩阵；
[0018]步骤3.2.2:估计果蝇与原点的距离D(j，:)，并获得味道浓度判定值S，进而获得惩罚因子C和核函数的参数宽度g ；
[0019]￡?(./,:) = VM./',:)]2 +[Π/,:) +[Ζ(./,:)
[_] ^ O
[0021]C=20S(j，l) g=S(j，2)
[0022]步骤3.2.3:采用3折交叉验证法计算果蝇个体的味道浓度F (j)，对训练集中样本数据进行训练和验证:
[。。23] F(j)=j Σ j: Σ \j(xik) - y& J
[0024]式中:ni为各个交叉验证训练集的果蝇个数；ylk为导水裂隙带高度真实值；f (Xlk)为交叉训练后的导水裂隙带高度预测值；
[0025]步骤3.2.4:寻找果蝇个体中的味道浓度的最小值，将该最小值作为最佳的味道浓度值；
[0026][bF, bI]=in(F)
[0027]式中:bF为F的最小值A1为F最小值所处的位置；
[0028]步骤3.2.5:保留最佳的味道浓度值Fbest及其对应果蝇所处的位置，此时果蝇个体通过视觉向该位置飞去；
[0029]Fbest=bF
=Ab1)
[0030]< Y1 = Y{bj)
Z1=Zh)[0031]步骤3.2.6:通过循环迭代对果蝇进行寻优，重复步骤3.2.2~步骤3.2.5，同时判定味道浓度是否优于上一次迭代的味道浓度，如果是，则转至步骤3.2.5，否则继续循环，直至达到最大迭代次数N1时终止；
[0032]步骤3.2.7:得到最佳的味道浓度值及其对应果蝇所处的位置，即得到惩罚因子C优化值和核函数的参数宽度g优化值；
[0033]步骤3.3:根据惩罚因子C优化值、核函数的参数宽度g优化值及矿井导水裂隙带高度预测函数f (X)，进行矿井导水裂隙带高度预测，得到矿井导水裂隙带高度预测值。
[0034]有益效果:
[0035]本发明确定了煤层开采后的矿井导水裂隙带高度的影响因素，通过建立基于支持向量机的矿井导水裂隙带高度预测函数得到矿井导水裂隙带高度预测值，为确定合理煤层的安全开采上限和采煤方法提供了指导，对于实现矿井的安全生产、保水采煤及地面生态环境保护，都具有十分重要的理论意义与实际价值。该方法采用果蝇算法对支持向量机模型进行优化后，使得导水裂隙带高度的预测更准确、方便，显著减少了人力和物力。
【专利附图】
【附图说明】
[0036]图1是本发明的【具体实施方式】的矿井导水裂隙带高度预测方法流程图；
[0037]图2是本发明的【具体实施方式】预测得到的矿井导水裂隙带高度预测值和矿井导水裂隙带高度真实值的对比曲线图。
【具体实施方式】
[0038]下面结合附图对本发明的【具体实施方式】做详细说明，但本发明的保护范围不受【具体实施方式】所限制，在不违背本发明技术方案的前提下，对本发明所作的本领域普通技术人员容易实现的 任何改动或改变都属于本发明的保护范围。
[0039]如图1所示，本实施方式的矿井导水裂隙带高度预测方法，包括以下步骤:
[0040]步骤1:搜集矿井导水裂隙带高度的影响因素指标，影响因素指标包括采高、硬岩岩性比例系数、工作面斜长和采深；
[0041]其中，采高、工作面斜长和采深可通过工作面的回采地质说明书查得；硬岩岩性比例系数是煤层顶板以上统计高度(导水裂隙带高度)内硬岩与统计高度的比值，参与统计的硬岩主要指砂岩(细砂岩、中砂岩、粗砂岩)、混合岩、火成岩，硬岩岩性比例系数
Th
，其中μ为采高，Σ h为估算的导水裂隙带高度范围内的硬岩岩层统计的累计厚度(一般为15~20倍采高顶板厚度);
[0042]对部分矿井的导水裂隙带发育情况进行统计，矿井导水裂隙带高度的影响因素指标统计数据见下表。
[0043]表1矿井导水裂隙带高度的影响因素指标统计表
[0044]
【权利要求】
1.一种矿井导水裂隙带高度预测方法，其特征在于:包括以下步骤: 步骤1:搜集矿井导水裂隙带高度的影响因素指标，影响因素指标包括采高、硬岩岩性比例系数、工作面斜长和采深； 步骤2:对矿井导水裂隙带的各影响因素指标数据进行归一化处理，归一化处理后的各影响因素指标数据作为样本数据，将样本数据划分为训练集和预测集； 步骤3:对矿井导水裂隙带高度进行预测:建立基于支持向量机的矿井导水裂隙带高度预测函数并对该预测函数进行优化，利用优化后的矿井导水裂隙带高度预测函数进行矿井导水裂隙带高度预测，得到矿井导水裂隙带高度预测值； 步骤3.1:建立基于支持向量机的矿井导水裂隙带高度预测函数f(x):
【文档编号】G06Q50/02GK103544548SQ201310535603
【公开日】2014年1月29日 申请日期:2013年10月31日 优先权日:2013年10月31日
【发明者】朱志洁, 张宏伟, 陈蓥, 李胜, 韩军, 宋卫华, 霍丙杰, 兰天伟 申请人:辽宁工程技术大学