多参量融合预测煤岩动力灾害的研究

摘要

针对煤岩动力灾害存在非线性、强耦合性等特点导致的煤岩动力灾害难以预测的问题,提出了多参量融合来预测煤岩动力灾害的方法.通过灰色关联分析法分析煤岩失稳破坏前各参量的前兆特征与煤岩灾害的关联度,最终确定以电磁辐射、声发射、红外辐射作为预测煤岩灾害的特征值.然后,由各因变量的单项危险指数所得的综合危险指数来表征煤岩动力灾害的危险程度,建立预测模型.运用遗传算法改进的BP神经网络对该方法进行了验证,实验结果表明,此方法与单一变量相比预测稳定性较好,且预测精度更高.