突水预测预报决策支持系统关键技术研究
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煤矿突水事故严重威胁着矿工人身安全,并对国家造成重大的经济损失。目前突水预测预报的决策多依据决策者对于问题的主观分析,这种决策方式有一定的局限性,一方面决策者对于现实情况的认识未必清楚,对于知识的掌握未必全面,另一方面采场突水是一个具有不确定性的、非线性的复杂概率事件,本文主要研究在计算机的支持下如何对于突水预测预报做出决策,考虑到与已经发生突水事故地点条件相近的地方突水的概率最大,研究将已经发生突水事故的典型案例数据作为出发点,从已知到未知,利用过去的案例或经验进行推理来求解新问题。本文主要研究成果如下:(1)分析了煤矿突水典型案例数据库设计的必要性,设计了案例数据库的概念结构、逻辑结构,使用Microsoft SQL Server关系数据库管理系统,将搜集整理的案例入库,实现煤矿历史突水资料数字化;(2)研究了三维空间数据模型,提出适用于煤矿水文地质体的基于混合结构的三维数据模型,并设计了三棱柱、TEN等数据模型的数据结构;(3)使用平行坐标方法可视化突水数据,在标准化、变换、平移数据的基础上,绘制了平行坐标图,发现灵敏属性的存在;(4)在研究模糊自适应神经网络的结构和学习算法的基础上,对于标准化方法的选用、隶属函数的选择进行比较分析,设计用于突水量预测的ANFIS模型;(5)研究了支持向量机模型的数学推理过程,设计用于底板突水量预测的SVM模型,提出参数C和γ的优化选择算法和交叉验证算法;(6)设计了基于本体的突水预测预报知识库,包括突水本体库和突水规则库,并提出了模糊规则的形式化定义。
致谢 | 第5-6页 |
摘要 | 第6-7页 |
Abstract | 第7页 |
目录 | 第11-15页 |
图清单 | 第15-19页 |
表清单 | 第19-21页 |
变量注释表 | 第21-22页 |
1 绪论 | 第22-30页 |
1.1 研究背景与意义 | 第22-23页 |
1.2 国内外研究动态 | 第23-27页 |
1.3 本文的主要研究内容 | 第27-28页 |
1.4 研究技术路线 | 第28-29页 |
1.5 主要创新点 | 第29-30页 |
2 煤矿突水案例数据库设计 | 第30-35页 |
2.1 煤矿突水案例数据库设计的必要性 | 第30页 |
2.2 数据搜集 | 第30-32页 |
2.3 数据库的设计 | 第32-34页 |
2.4 存在的问题 | 第34页 |
2.5 本章小结 | 第34-35页 |
3 煤矿地质体三维数据模型研究 | 第35-50页 |
3.1 空间数据模型概述 | 第35-38页 |
3.2 突水预测预报DSS中的三维空间数据模型 | 第38-45页 |
3.3 建模算法研究 | 第45-49页 |
3.4 本章小结 | 第49-50页 |
4 突水预测预报技术研究 | 第50-74页 |
4.1 平行坐标在突水预测预报中的应用 | 第50-57页 |
4.2 突水量预测的模糊自适应神经网络模型设计与实现 | 第57-66页 |
4.3 突水量预测的支持向量机模型研究 | 第66-73页 |
4.4 本章小结 | 第73-74页 |
5 基于本体的突水预测预报知识库建模 | 第74-86页 |
5.1 知识表示 | 第74-78页 |
5.2 基于本体的突水预测预报知识库建模 | 第78-83页 |
5.3 案例推理 | 第83-85页 |
5.4 本章小结 | 第85-86页 |
6 突水预测预报决策支持系统设计与实现 | 第86-96页 |
6.1 概要设计 | 第86页 |
6.2 详细设计 | 第86-87页 |
6.3 系统实现 | 第87-92页 |
6.4 工程应用实例 | 第92-95页 |
6.5 本章小结 | 第95-96页 |
7 结论和展望 | 第96-98页 |
7.1 结论 | 第96-97页 |
7.2 展望 | 第97-98页 |
参考文献 | 第98-110页 |
作者简历 | 第110-112页 |
学位论文数据集 | 第112页 |
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