【摘 要】
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随着煤矿开采深度及规模的不断增加,突水灾害的威胁日益严重,特别是华北型煤田,受奥陶系灰岩强含水层的影响,普遍面临着煤层底板突水的危害。传统的煤层底板突水预测方法有突
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随着煤矿开采深度及规模的不断增加,突水灾害的威胁日益严重,特别是华北型煤田,受奥陶系灰岩强含水层的影响,普遍面临着煤层底板突水的危害。传统的煤层底板突水预测方法有突水系数法、"下三带"理论、脆弱指数法等,而随着计算机技术和模式识别方法的不断发展,人工神经网络、专家系统和多源信息处理等方法也逐渐应用于突水预测模型的构建,并取得一定成果。由于煤层底板突水是一个多因素影响的复杂过程,同时能够获取的突水指标数据样本往往有限,上述方法得到的预测精度不高,因此,本文选择适合于处理非线性、小样本数据的支持向量机(SVM)方法来构建突水危险性预测模型。针对不同地质构造条件的矿井,其突水发生的影响因素不尽相同的问题,运用人工蜂群算法(ABC)选择合适的表征突水发生的特征属性,并同时进行SVM预测模型参数的优化,从而实现了基于ABC-SVM的煤层底板突水安全等级预测。
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