冲击地压预测预警的机器学习方法
作者：陈结,高靖宽,蒲源源,姜德义,齐庆新,文志杰,孙启龙,陈林林 单位：重庆大学煤矿灾害动力学与控制国家重点实验室；煤炭科学研究总院；山东科技大学；中科院重庆绿色智能技术研究院；河南大有能源股份有限公司耿村煤矿 本文刊于： 《采矿与岩层控制工程学报》 2021年第01期
关键词:
冲击地压 长期预测 短期预警 机器学习 数据驱动Keywords
rock burst, long-term forecast, short-term warning, machine learning, data-drive
全文下载：需积分3点。
摘要
传统冲击地压预警预测通常利用地球物理方法监测冲击地压的一些前兆信号,采用人为定义和提取参数的综合指数法对冲击地压发生的可能性进行评估。目前,研究人员尝试采用数据驱动方法,利用机器学习技术,克服传统冲击地压长期预测所带来的问题,通过分析国内外相关文献,对长期预测和短期预警方法及存在的问题、机器学习方法、冲击地压短期预警及长期预测的应用进展进行概述,同时分析了传统的经验驱动和机理驱动与机器学习的数据驱动在冲击地压预测预警方面的联系与差异,最后,总结机器学习在该领域存在的问题及挑战,并对未来冲击地压预测预防的技术进行展望。
本文地址：www.fabiao.net/content-24-2953-1.html
本文地址：www.fabiao.net/content-24-2953-1.html
上一篇：基于流固耦合的单一裂隙浆液扩散规律研究
下一篇：煤炭开采与岩层控制的时间尺度分析
