（应用数学专业论文）神经网络方法在矿山地震预测的应用.pdf

大连理工大学硕士学位论文 摘要 冲击地压是一种由于采矿、掘进等工程活动诱发的地震，它是威胁煤 矿安全生产的一大隐患。由于地质构造、地质运动及所受各种采矿活动扰 动的复杂性，使得冲击地压的预测成为一个比较困难的问题。理论研究表 明，冲击地压实质为一种矿山岩体的动力现象，是矿山开采带来的一种动 力学灾害。 本文从冲击地压的机理出发，将神经网络与遗传算法技术与冲击地压 危险性预测预报结合起来，为冲击地压与人工智能高新技术的结合奠定了 基础，也进一步拓宽了神经网络技术的应用领域；考虑冲击地的综合影响因 素及其动力学特点，对神经网络的传统算法进行了研究及改良，以达到更 好的建网和训练的目的。用m a t l a b 可视化工具( g u i 控件等) 设计出友好 的用户界面，内嵌基于导数优化和基于非导数优化的共1 2 算法，将各种功 能( 现有预测方法介绍、系统基于导数优化与基于非导数优化的各种算法 下的训练、误差大小、误差曲线、数据的输入与输出) 在其上实现，方便 预测的进行。并用原始数据表，将系统预测结果与实际测得到的数据相对 照，进行了神经网络方法的可用性验证，结果表明：该系统可以快速、高效 地构建b p 神经网络，其预测性能也较好，基本上与实际相吻合，可以用来 预测冲击地压。 关键词：冲击地压；m a t l a b ；神经网络；预测预报 神经网络方法在矿山地震预测中的应用 a p p l i c a t i o no ft h en e u r a ln e t w o r km e t h o d i nt h em i n ee a r t h q u a k ef o r e c a s t a b s t r a c t t h ei m p a c tg e o s t a t i cp r e s s u r ei so n ek i n do fe a r t h q u a k e sd u et om i n i n g ，e n t r y - d r i v i n g p r o j e c ta c t i v i t ya n ds oo n ；i ti sah i d d e nd a n g e rt ot h r e a t e nc o a lm i n es a f e t yp r o d u c t i o n b e c a u s eg e o l o g i cs t r u c t u r e ，g e o l o g i ca c t i v i t ya n dt h ep e r t u r b a t i o nc o m p l e x i t yo fa l lk i n d so f m i n i n g , t h ef o r e c a s to fi m p a c tg e o s t a t i cp r e s s u r eb e c o m e si n t oaq u i t ed i f f i c u l tq u e s t i o n t h e t h e o r yr e s e a r c hi n d i c a t e dt h a ti m p a c tg e o s t a t i cp r e s s u r ei se s s e n t i a l l yo n e k i n do fm i n em a s s r o c kp o w e rp h e n o m e n o n , i sad y n a m i c sd i s a s t e rw h i c hm i n i n gb r i n g s t h i st h e s i se m b a r k s f r o mi m p a c tg e o s t a t i c p r e s s u r e sm e c h a n i s m ，c o m b i n e sn e u r a l n e t w o r ka n dg e n e t i ca l g o r i t h mt e c h n o l o g yw i t hi m p a c tg e o s t a t i cp r e s s u r er i s kf o r e c a s t ，h a s l a i dt h ef o u n d a t i o nf o ri m p a c tg e o s t a t i cp r e s s u r ea n da r t i f i c i a li n t e l l i g e n c eh i g ht e c h n o l o g y u n i o n ，a l s oh a sf u r t h e re x p a n d e dn e u r a ln e t w o r kt e c h n o l o g ya p p l i c a t i o nf i e l d ；c o n s i d e r i n g i m p a c tp l a c e ss y n t h e s i si n f l u e n c i n gf a c t o ra n dd y n a m i c sc h a r a c t e r i s t i c ，r e s e a r c ha n di m p r o v e t on e u r a ln e t w o r k st r a d i t i o n a la l g o r i t h m ，a c h i e v e sab e t t e rg o a lo fb u i l d i n gn e ta n dt r a i n i n g f r i e n d l yu s e ri n t e r f a c ei sd e s i g n e db ym a t l a b v i s u a l i z a t i o nt o o l ( g u ic o n t r o l sa n ds oo n ) ， e m b e d d e db a s e do nd e r i v a t i v eo p t i m i z a t i o na n dn o n - d e r i v a t i v eo p t i m i z a t i o na g ea l t o g e t h e r1 2 a l g o r i t h m s ，e a c hk i n do ff u n c t i o n ( e x i s t i n gf o r e c a s tt e c h n i q u ei n t r o d u c t i o n ，s y s t e me a c h a l g o r i t h mt r a i n i n gb a s e do nd e r i v a t i v eo p t i m i z a t i o na n dn o n - d e r i v a t i v eo p t i m i z a t i o nf o r s y s t e m ，e r r o n e o u ss i z e ，d i f f e r e n c ec u r v e ，d a t ai n p u ta n do u t p u t ) r e a l i z e si na b o v e ，f a c i l i t a t e st o f o r e c a s t a n dw i t hp r i m i t i v ed a t as h e e t ，b yc o m p a r i s o nw i t ht h ed a t aw h i c ho b t a i n sa c t u a l l y a n ds y s t e mf o r e c a s t i n gr e s u l t ，h a sc a r r i e do nt h en e u r a ln e t w o r km e t h o du s a b i l i t y c o n f i r m a t i o n ，r e s u l ti n d i c a t e d ：t h i ss y s t e mm a yc o n s t r u c tb pn e u r a ln e t w o r kf a s ta n dh i g h l y e f f e c t i v e ，i t sf o r e c a s tp e r f o r m a n c ei sa l s ow e l l ，c o n f o r mt or e a l i t yb a s i c a l l y ，m a yb eu s e dt o f o r e c a s ti m p a c tg e o s t a t i cp r e s s u r e k e yw o r d s ：i m p a c tg e o s t a t i cp r e s s u r e ；m a t l a b ；n e u r a ln e t w o r k ；f o r e c a s t 一一 独创性说明 作者郑重声明：本硕士学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工 作及取得研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外， 论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得大连理 工大学或者其他单位的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志 对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 作者签名：杏趣日期：盟! 查! 至圣 大连理工大学硕士研究生学位论文 大连理工大学学位论文版权使用授权书 本学位论文作者及指导教师完全了解“大连理工大学硕士、博士学位论文版权使用 规定 ，同意大连理工大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子 版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大连理工大学可以将本学位论文的全部或部分内 容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论 文。 作者签名：垄亟： 导师签名：蔓：塞塑导师签名： 钥：一厶z 刀 一 卫年月生日 大连理工大学硕士研究生学位论文 1 绪论 在现代高科技的发展过程中，神经网络与遗传算法理论应用的越来越广泛，它已是 控制工程、信号处理等领域不可缺少的工具。 利用神经网络和遗传算法进行预测工作，只需应用一定量的已有数据进行网络的学 习与训练，就可以通过向网络输入已知的数据而进行未知量的预测计算，在网络结构合 理的情况下，可达到较高精度。在灾害预测领域，如预测结果准确性高，则将能挽回重 大的经济损失乃至人民的生命，因此有着极其重要的意义，但目前在这方面的应用还比 较少。基于上述原因，在认真研究了华丰煤矿的资料之后，设计开发了矿山地震预测系 统，本系统在设计中选用了基于导数优化与基于非导数优化的9 种算法，用户可自主选 择算法进行网络训练，训练后只需输入相应数据就可在界面上得到直观的结果。 1 1问题的提出及研究意义 长期以来，冲击地压一直是岩石力学界和岩石工程界研究的热点和难点问题。因冲 击地压的破坏而导致的重大生命财产损失事件在世界各国都时有发生。如1 9 7 4 年1 0 月 2 5 日北京矿务局城子涧矿在回收煤柱时发生了震级为3 4 级的冲击地压，造成了2 9 人 死亡；抚顺龙凤矿1 9 7 8 年5 月1 3 日发生在6 0 2 东翼8 采区1 煤门5 4 东工作面震级为 0 6 级冲击地压，造成煤炭突出1 3 8 6 吨，4 人死亡，六人被埋等重大事故。 目前，在我国的能源结构中，煤炭依然是我国能源的主体。它所占的比例高达8 0 ， 这一能源结构在未来的五十年里基本不会改变。我国煤矿矿井大多数建于五六十年代， 随着时间的推移，这些矿井都将进入深部开采，灾害将日趋严重。如北京矿务局门头沟 矿每年发生震级1 o 级以上的冲击地压达4 0 0 0 9 0 0 0 次，我国已成为矿井冲击地压灾害 最严重的国家。根据1 9 7 8 年1 0 月的统计表明我国煤和瓦斯突出的矿井已达2 6 7 对，突 出总次数累计达到了7 2 8 0 次，而到1 9 8 1 年就增加到9 8 4 5 次，占当年世界突出总数的 三分之一，已成为世界上突出最严重的国家。特别是近年来，由于开采深度的不断加大， 特别是南方一些地质构造复杂，煤层不稳定的中小矿井的开采，煤及瓦斯突出灾害每年 都在急剧递增。因此，找到能准确预报冲击地压发生的方法对于减少各种损失是十分必 要的。 1 2 国内外研究现状 1 2 1国外研究现状 冲击地压作为岩石力学中的复杂疑难问题之一，是国内外许多岩石力学工作者的重 神经网络方法在矿山地震预测中的应用 要研究内容，特别是冲击地压发生机理问题，更是过去几十年来国内外有关专家与学者 共同关注的焦点。就世界范围而言，由于冲击地压问题的复杂性，冲击地压发生机理的 研究进展仍比较缓慢，人们对冲击地压机理的认识从强度理论进而发展到能量理论、刚 度理论、冲击倾向理论，以及由这些理论演变而来的联合理论。世界各国如波兰、捷克、 德国、美国、加拿大、俄罗斯、南非、法国、日本等对冲击地压的危险性评价、冲击地 压防治等方面的研究都非常重视，并取得了很大的突破，使煤矿冲击地压的发生减少到 了最低水平。 在冲击地压的危险性评价方面，世界各国特别是波兰( 7 0 以上为冲击地压矿井) 采 用的方法有综合评价方法，其中包括分析认识法、地震法、地音法以及小直径钻孔法。 把这些方法应用于可能发生的冲击地压的地点进行危险性评价，为采取相应的防治措施 打下基础。地音的研究从3 0 年代开始。首先是由欧伯特( o b e r t ) 在锌矿和铅矿测量地震波 传播时开始，其后在美国的密歇根( i i h c i g n a ) 铜矿进行。随后地音的研究在美国、日本、 南非、波兰、德国、俄罗斯、捷克等国家展开。研究表明，岩体中随机发射的地音信号 与岩体中的压力水平及其增长有关，以此来评价岩体中的应力状态。地音研究的目的就 是确定岩体中的应力状态以及预测采掘面及周围岩体突然、猛烈的破坏，达到预测预报 冲击地压的发生。 近年来，各国学者研究了煤岩体变形破坏过程中产生的电磁辐射现象，提供了一种 新的预测冲击地压等矿井灾害动力现象的方法。研究表明，在煤岩受载破裂后和受载时 能引起电磁辐射信号，因此电磁辐射信息能综合反映煤岩损伤破坏的状况。所以，近几 年有人把电磁辐射法用于预测冲击地压。 近十年来又创立了变形系统失稳理论。这些理论从不同角度和侧面描述了冲击地 压发生的力学机制和材料属性，为冲击地压灾害的预测与防治提供了有力的理论基 础。n g w c o o k 、e h o e k 、s a l m a n o 等针对南非金矿冲击地压问题，分析了岩体中应变 能的猛烈释放和非猛烈释放、应力一变形的弹性和非弹性行为。c 0 k 0 通过采用常规试 验测定岩样压缩强度时得到了岩样的破坏是一种非稳定的过程，并依此将冲击地压看作 是稳定性问题。j o s p e h 通过对深部开采煤岩层应力状态的分析，提出了能量集中存贮因 素和冲击敏感因素等概念，认为高主应力( 巩) 和高差应力( 巩一几) 不能反映煤岩体应力 存贮的能力，只表示应力集中程度，而几才是反映能量存贮的因素，是冲击敏感因素。 n l i g h t o f o t 、a m l i k n o v 、v l n a g w o n g 等采用微震监测、电磁辐射监测等方法对冲击地 压进行监测研究，来揭示冲击地压的本质。 2 大连理工大学硕士研究生学位论文 1 2 2 国内研究现状 近3 0 年来，随着数学力学方法在冲击地压研究中的应用，利用非线性动力学、断 裂力学、损伤力学和分形几何学、突变和混沌等理论方法，为冲击地压发生机理的研究 开辟了新途径，取得了大量的成果。 谢和平在微震事件分布的基础上利用损伤力学、分形几何学对冲击地压的发生机理 进行分析，认为冲击地压是微裂隙向宏观裂隙发展的损伤破坏过程，分形维数随岩石微 裂隙的发展而减小，当减至最小值时岩体产生冲击；潘一山、王来贵等一方面采用分形几 何方法，研究煤体在受振后裂隙的变化规律，提出了用煤体振动方法控制冲击地压的机 理：另一方面，通过对断层冲击地压的分析，提出了变形系统扰动响应稳定性判断准则， 解释了断层冲击地压的间歇性；缪协兴、安野等利用断裂力学原理，建立了岩( 煤壁) 中滑 移裂纹扩展的冲击地压模型；尹光志、鲜学福通过现场实测研究，认为地应力的大小和 方向对冲击地压的发生具有显著影响；周晓军、鲜学福利用煤岩体发生失稳破坏时韵应变 软化特征，以粘弹性本构模型和微元统计损伤本构模型对煤岩体变形失稳的条件进行了 研究：谭云亮、宋维源等根据非线性科学理论，对冲击地压的发生机理进行研究，提出了 较为准确的预报冲击地压发生方法：潘岳采用突变理论分析了断层冲击地压问题，提出了 煤岩体系统失稳破裂的临界条件和弹性能释放量表达式；齐庆新、刘天泉等在现场观测的 基础上，通过实验室试验，验证了冲击地压的粘滑失稳机理，提出了煤岩体结构破坏的 “三因素”准则。随着现代数学、力学理论如断裂力学、突变、分形、分叉( 岔) 、”混沌等 的发展，使冲击地压问题的理论研究取得了一定的进展，但这还只是刚刚开始，新的理 论体系尚未形成。 冲击地压作为一种地质灾害，既具有自然属性，又具有人为因素，是自然动力活 动与人类社会经济活动相互作用的结果。人们对冲击地压研究或者说防治的最终目的是 确保冲击地压现象或事件不对人类造成不能承受的危害。因此近一二十年来，神击地压 预测预报在岩土工程和采矿业中日益得到重视。国外对冲击地压的研究起步较早，在美 国、加拿大、前苏联、波兰等国家已有不少较为成熟的应用实例。相对而言国内这方面 的研究起步较晚，研究尚不系统。 1 3 问题背景 1 3 1 井田位置与条件 华丰煤矿位于山东省宁阳县华丰镇，处于鲁西地块新蒙向斜南翼西端磁窑簖块内， 是新汶煤矿集团所辖的最西端的一个矿井。 3 神经网络方法在矿山地震预测中的应用 华丰煤矿为斜井多水平开拓( 9 0 ，2 1 0 ，4 5 0 ，7 5 0 ，1 1 0 0 ) 分段暗斜井水平延伸， 双钩串车或皮带提升，岩石水平集中运输大巷，分组采区石门联络，中央分列式通风。 华丰煤矿井下生产中于四水平生产，其中前组煤( 4 煤，6 煤) 已处于收尾阶段。五水 平正进行开拓延伸，开拓主体已控制9 2 0 m 水平，计划2 0 0 3 年五水平一采区前组煤就 要进入开采状态。五水平动一采区，据华丰煤矿开采实践和采区的实际条件确定采煤方 法为走向长壁后退式开采。其中第4 层煤为倾斜分层( 上中下三个分层) 下行跨落采煤 法。 1 3 2 华丰煤矿灾害统计分析 从1 9 9 1 年开始，截止到2 0 0 1 年1 1 月，华丰矿发生了破坏性冲击地压1 0 2 次。华 丰煤矿首次发生破坏性冲击地压是在1 9 9 1 年1 月1 4 日1 4 0 5 工作面上头3 5 m 处，但由 于当时破坏范围小，又赶上工作面周期来压和放炮落煤，虽造成巷道一定破坏，但未引 起重视，从1 9 9 2 年3 月8 日至4 月2 4 日，在2 4 0 6 ( 上) 东及1 4 0 5 ( 中) 工作面连续 发生冲击地压，危害较大的有6 次，其中2 4 0 6 ( 1 ) 东工作面上顺槽及工作面上头区段 发生冲击地压5 次，1 4 0 5 ( 中) 工作面下顺槽发生6 震级1 7 级以上，造成死亡1 人， 重伤2 人，破坏巷道2 1 0 米，巷道严重变形，断面缩小5 0 6 0 ，被迫停产1 3 天。这 样才开始引起人们关注，尤其引起局矿主管部门重视。为此在新汶矿务局建议下，由原 中国统配煤矿总公司生产局于1 9 9 2 年5 月4 日至6 日在山东新汶局华丰煤矿主持召开 了由国内1 0 余名知名专家参加的“华丰煤矿冲击地压防治研讨会”。在这次会议上，分 析了华丰煤矿发生冲击地压的原因，初步确定了华丰煤矿冲击地压综合防治方案，从此 华丰煤矿才真正开始认识了冲击地压与冲击地压事故灾害。随着开采深度的逐步增加， 冲击地压灾害一直制约着华丰煤矿矿井的安全生产。 通过不完全统计，从1 9 9 1 年起，截止到2 0 0 1 年1 1 月底止，1 0 年间华丰煤矿发生 破坏性冲击地压1 0 2 次。共损坏单体液压支柱4 0 7 根，铰接顶梁5 0 3 根，破坏巷道累积 长度2 0 0 0 米以上，并造成十人伤亡，给工作面的开采带来极大危害，直接造成经济损 失达数千万元以上。 华丰煤矿自1 9 9 5 年2 月份建立自动矿震仪，利用短周期地震仪进行冲击地压监测。 七年来( 1 9 9 5 2 2 0 0 1 7 ) 共监测到0 5 级以上冲击地压2 8 8 0 8 次，1 0 级以上2 9 7 9 次j 1 5 级4 9 3 次，大于2 0 级以上6 次，最大震级为2 9 级。7 年来冲击地压1 6 2 2 x 1 0 6 j 能 量。 华丰煤矿冲击地压事故现场破坏十分明显，煤层与顶底板变形较大，靠近煤壁常常 4 大连理工大学硕士研究生学位论文 片帮，其严重处深度达到1 - 2 m 左右。顶板下沉，底版严重鼓起，致使上( 下) 顺槽断 面收缩率达6 5 8 0 左右，支架及其相关生产设备均会受到有方向性移动，掀翻或损 坏，作业人员均受到颠簸撞摔，被埋或不幸受伤，遇难；同时也时常伴随着较大的声响， 地面均有震感。 1 3 3 华丰煤矿冲击地压的诱发因素 华丰煤矿的冲击地压诱发因素主要有： ( 1 ) 放炮。这一因素引起的冲击地压事故占华丰煤矿的冲击地压事故的大多数。 ( 2 ) 回柱放顶。 ( 3 ) 割煤。 ( 4 ) 打注水眼。 ( 5 ) 顶板来压( 初次来压和周期来压) 。 ( 6 ) 工作面之间的相互影响。 在所统计的6 2 次破坏性华丰煤矿冲击地压( 1 9 9 1 年1 月到1 9 9 7 ) 年放炮占4 1 次， 约为6 5 。其次是来压和工作面问相互影响各5 次，共占1 6 。割煤4 次，回柱3 次、 打注水眼( 或粉煤眼) 4 次。 1 3 4 综合治理工作 ( 1 ) 1 9 9 2 年5 月，原中煤总公司生产局在华丰矿主持召开了华丰矿冲击地压研讨会， 对华丰矿冲击地压现象进行了分析研究，将华丰矿列为冲击地压矿井。会议指出华丰矿 四层煤的开采首先采用钻屑法、煤体注水、爆破卸压等方法进行冲击地压治理，然后进 行四层煤冲击倾向性鉴定，采用调整巷道布署、开采保护层等方法进行冲击地压综合治 理。 ( 2 ) 1 9 9 2 年4 月，在2 4 0 6 e 工作面进行钻屑法的现场试验，据冲击地压煤层安全开 采暂行规定确定了2 4 0 6 e 工作的经验煤粉量指标，开始在2 4 0 6 e 、1 4 0 5 e 等工作面进 行冲击地压预测预报，1 9 9 3 年元月利用钻孔过程中的动力效应重新确定了1 4 0 6 工作面 的危险粉量指标。对1 4 0 6 、2 4 0 6 工作面的冲击地压进行了预测预报。1 9 9 5 年元月根据 冲前监测的粉量确定了1 4 0 7 工作面危险粉量指标，对1 4 0 7 、1 4 0 8 冲击地压进行预测预 报。几年来累计共打煤粉检测孔2 万余个，监测出数百次冲击危险。 ( 3 ) 1 9 9 2 年4 月，在2 4 0 6 工作面进行了煤体注水方法的应用试验，确定了系列注水参 数及注水工艺；1 9 9 5 年1 月_ 3 月在1 4 0 7 工作面对煤层注水系列参数及注水工艺进 行了优化研究。之后相继在2 4 0 6 e 、2 4 0 6 w 、1 4 0 6 、1 4 0 7 、1 4 0 8 、2 4 0 7 、2 4 0 8 等工作面 进行了注水实践，大幅度降低了相关工作面的冲击危险程度。 5 神经网络方法在矿山地震预测中的应用 ( 4 ) 1 9 9 2 年4 月在1 4 0 5 工作面应用了爆破卸压法治理冲击的试验确定了爆破卸压的 系列参数和工艺，并开始在1 4 0 5 、2 4 0 6 e 等工作面进行应用。1 9 9 5 年2 月q 月在1 4 0 7 工作面进行了爆破参数的优化，相继提高了卸压效果。 ( 5 ) 1 9 9 3 年元月，在1 4 0 6 工作面掘进期间，利用m y z - 1 0 型钻机对开切眼进行了1 0 0 m m 的大孔径钻孔卸压，先后共施工卸压眼9 个，眼长1 2 0 m ，防止了切眼掘进期间煤体应 力集中，实践表明钻孔卸压方式比较适合对掘进工作面的煤体卸压。 ( 6 ) 1 9 9 3 年元月利用巷道卸压法对1 4 0 6 工作面开采期间的煤体进行了大范围卸压，共 掘卸压巷道6 7 m ，大幅度降低了采区煤柱、阶段煤柱对工作面初采的影响，该卸压方式 对区域煤体可进行大范围卸压，是爆破卸压、钻孔卸压法的有力补充。 ( 7 ) 从1 9 9 3 年开始，华丰煤矿逐步调整开拓部署，将阶段煤柱由原来2 0 m 宽逐步调成 1 0 m ，至目前小于7 m ，采区煤柱由原来3 0 m 调改成1 0 m ，至目前的7 m 。9 4 年后开采 方法一律改为炮采方法。 ( 8 ) 1 9 9 6 年后，华丰煤矿冲击地压工作面单体液压支柱均采用大流量三用阀。 ( 9 ) 近几年来，华丰煤矿积极进行人员保护措施研究。在工作面及平巷超前的支柱， 顶梁拴住了防倒绳，工作面内随挂顶梁随插防非楔，并用防飞钩挂在顶网上，保证工作 面端面距不大于3 0 0 m ，预挂菱形金属网背住煤壁，防止煤壁片蹦伤人。平巷超前6 0 m 范围内，高度不得低于1 8 米，宽度不得低于1 2 m ，全部使用软管，不准存放闲置物料， 平巷的机器设备等用细丝绳固定在锚杆上。 ( 1 0 ) 1 0 年来，华丰煤矿先后采用了钻屑法、钻孔应力计法、矿压检测法、地音检测法、 地震监测法及电磁脉冲监测法等对冲击地压进行综合的预测预报。 1 3 5 灾害防治工作现状 尽管华丰矿对于冲击地压先后与多家高等院校，科研院所等单位合作，相继进行了 大量研究工作，现场采取了煤粉监测法，矿压法，地音法，微震法，电磁辐射法等预测 预报手段和爆破卸压，煤层注水，钻孔卸压等防治措施，在冲击地压预测防治方面取得 了一定的成绩，基本保证了矿井安全开采。但是2 0 0 1 年7 月5 日，1 1 月3 日分别在3 4 0 6 ( 1 ) ，3 4 0 7 ( 1 ) 工作面连续两次发生了岩层断裂冲击地压，已使3 4 0 7 ( 1 ) 面被迫停 采，造成十余人伤亡事故。虽然现场采取了煤粉监测，电磁辐射监测，矿震监测等多种 监测手段，但没有发现动力异常现象，未能及时捕捉到冲击前兆。这些说明华丰煤矿对 这种类型冲击地压机理认识尚显不清，预测与防治手段等方面还存在着一定的局限性。 6 大连理工大学硕士研究生学位论文 1 3 6 数据资料 以下数据为华丰矿1 9 9 9 年1 1 月_ 2 0 0 0 年1 2 月间测得，其中包含能量值、曲线 值、0 5 - 0 9 级地震的次数、1 级以上地震的次数和最大震级数。 表1 1 原始数据表 t a b 1 1t a b l eo f r a w 时间能量曲线值次数最大 1 1 月上旬 4 6 9 51 4 21 41 2 中旬 4 4 7 7 1 7 3 1 5 1 0 下旬 1 0 55 17o 9 1 2 月上旬 1 7 7 76 7 4 1 1 中旬 2 2 4 21 0 1 1 01 0 下旬 2 8 7 11 181 1 1 月上旬 5 4 9 21 1 351 5 中旬 1 7 3 51 0 5 1 00 9 下旬 9 8 9 2 2 1 51 6 2 月上旬 6 6 5 91 8 11 31 4 中旬 1 3 9 42 5 31 31 6 下旬 2 8 9 61 1 21 21 6 3 月上旬 3 0 71 5 91 5o 9 中旬 8 3 0 6 2 6 42 51 2 下旬 1 1 7 2 22 4 91 51 6 4 月上旬 2 4 7 52 6 41 21 9 中旬 1 4 5 3 22 6 32 21 6 下旬 9 0 9 42 6 62 41 2 5 月上旬 1 1 3 6 52 3 61 41 6 中旬 4 1 61 7 11 71 o 下旬 5 9 9 2 3 72 1 1 2 6 月上旬 5 2 32 4 42 0o 9 中旬 1 0 1 7 92 1 6 21 91 4 下旬 1 0 7 8 82 9 2 22 41 4 7 月上旬 2 2 9 0 64 0 72 6 1 5 中旬 1 3 5 0 7 81 1 3 78 1 1 8 下旬 2 2 3 2 34 65 91 3 8 月上旬 1 3 1 9 13 44 01 2 中旬 2 1 3 0 22 8 31 41 8 下旬 3 9 4 61 71 5 1 0 9 月上旬 7 8 7 1 2 1 8 1 6 1 4 中旬 3 4 4 11 4 72 31 o 下旬 3 1 2 8 14 6 47 01 6 1 0 月上旬 1 4 4 1 4 3 5 25 9 1 2 7 神经网络方法在矿山地震预测中的应用 中旬 3 1 2 6 55 2 18 8 1 3 下旬 5 4 8 0 57 2 11 2 11 5 1 1 月上旬 1 7 3 3 6 31 3 5 81 6 21 7 中旬 7 3 9 5 6 8 2 8 1 2 81 6 下旬 2 8 6 2 75 1 71 1 6 1 3 1 2 月上旬 4 7 8 5 16 5 51 1 01 7 中旬 6 0 3 5 35 4 68 41 7 1 4主要思路 在矿山中，地震是难以用任何仪器来准确的进行预测的，因为矿山中的地震与其它 地区的地震有所不同，在煤层的开采过程中几乎每天都有地震发生，但每次地震发生后， 都可得到一些数据资料，这些资料与即将发生的地震是有一定关系的，系统的主要功能 就是要根据已有的数据资料来进行训练，找出已发生地震的各项指标与即将发生地震的 关系，预测系统主要功能目标是在用户输入几项数据之后，可预测到即将发生的地震等 级。 根据华丰矿的实际情况，将每月分成三旬，每旬为一个数据组，输入数据分别为这 一句中发生地震产生能量的总值、曲线值与发生地震的次数，经过系统处理，输出的值 为在下一时间段内将发生地震的最大震级。以便于及时进行预防与准备工作，减少经济 及人员损失。 因为实际测出的数据已经不可避免的存在误差，预测值也允许有误差，通常误差在 0 1 以内即可。 网络选取3 7 1 结构，并对现有的算法进行改良，力图加强精度，提高运算的速 度。 1 5 文章安排 本文在第一部分对华丰煤矿的背景资料作以介绍，第二章对传统的神经网络b p 算 法的基本原理与不足作以阐述，并由此引入一种改进神经网络算法一双权值迭代算法【1 l ， 并利用实测数据对这一算法进行了测试，将误差以表格的形式给出，通过比较传统算法 与改进算法，得出改进算法效果好的结论，第三章在引入算法的基础上，结合以往研究 的结果，设计地震预测系统，将1 2 种算法嵌入系统中，实现用户的实时查询，并附各 界面图片。最后对本文作以总结。 8 大连理工大学硕士研究生学位论文 2 基于神经网络的冲击地压预测方法的研究 2 1神经网络的b p 算法及相关理论 2 1 1误差反传训练算法( b p 算法) 神经网络自1 9 4 3 年由心理学家m ec u l l o c h 和数学家p i t t s 合作提出神经元的数学模 型( 称之为m p 模型) ，从此开创了神经科学理论研究的时代。经过近六十年的发展神 经网络已成为具有综合性、智能性的一门极具发展潜力的新兴学科。神经网络理论的应 用已经渗透到各个领域，并在智能控制、模式识别、计算机视觉、自适应滤波和信号处 理、非线性优化、自动目标识别、连续语音识别、声纳信号的处理、知识处理、生物工 程等方面取得令人鼓舞的进展。虽然神经网络借鉴了神经科学的基本成果，但对它的全 面研究却涉及计算机科学、控制论、信息科学、微电子学、心理学、认知科学、物理学 与数学等学科。神经网络的问世标志着认知科学、计算机科学及人工智能的发展又处于 一个新的转折点，它的应用和发展不但会推动神经动力学本身，而且将影响新一代计算 机的设计原理，有可能为新一代计算机和人工智能开辟一条崭新的途径。同时，它也为 学习识别和计算提供了新的方法，有可能给信息科学带来革命性的变化。 1 9 8 6 年r u m e l h a r t ，h i n t o n 和w i l l i a m s 完整而简明地提出了一种a n n ( 人工神经网 络) 的误差反向传播训练算法( 简称b p 算法) ，系统地解决了多层网络中隐含单元连 接权的学习问题，并对其能力和潜力进行了探讨。误差反传算法的主要思想是把学习过 程分为两个阶段：第一阶段( 正向传播过程) ，给定输入信息通过输入层经隐含层逐层 处理并计算每个单元的实际输出值；第二阶段( 反向过程) ，若在输出层未能得到期望 的输出值，则逐层递归地计算实际输出与期望输出之差值( 即误差) ，以便根据此差值 调节权值。具体说，就是可对每一个权重计算出接收单元的误差值与发送单元激活值的 积。因为这个积和误差对权重的( 负) 微商成正比( 又称梯度下降算法) ，把它称做权 重误差微商。权重的实际改变可由权重误差微商一个模式一个模式地计算出来，即它6 6 们可以在这组模式集上进行累加。b p 算法的理论基础是基于w e i e r s t r a s s 的两个逼近定 理。 【定理a 】任意给定一个连续函数g c ( a ，6 ) 及 0 ，存在一个多项式p o ) ，使 悟 ) 一p ) l o 存在 1、 一i - - f o 函数多项式丁o ) ，使得i g o ) 一2 。o ) l 0 和任意2 函数f ：【o 棚4 一r ”，存在一个三层b p 网络，它 可在任意f 平方误差精度内逼近厂 【推论q 在n 维空间中，f f ：- - x 都可以由基集节，表示，z2 c l p l + c 2 e 2 + + c e 一， 同样在有限区间内石【口，6 】的一个函数g ) ，可以用一个正交函数序列协 ) j 来表示。 如果基函数可以扩展到任意大，那么 g o ) 一c l 劬o ) + c 2 伊2 0 ) + c 。吼o ) ( 2 1 ) 如果正交基函数是有限项，那么 g ( x ) 一c l q ，l o ) + c 2 驴2 0 ) + c 。o ) + ( 2 2 ) 慨o ) 是正交的，可以用傅立叶级数的三角函数展开，c 1 ，q 为傅立叶级数的 系数。利用推理，对于一个任意给定的一维连续函数g ) 工【o 刖】，可以用一个傅立叶 级数来近似，表示为 g s o ) 一罗ge x p ( 勘溉 ， ( 2 3 ) 7 其中 g 。，1 l g ( x ) e x “一知溉) 出 ( 2 4 ) 则有i g o ) 一g ， ) i 占，对每个x 都成立。 进一步考虑石为一个一维空间的矢量，在【o ，1 r r 4 进行映照g ：【o 1 】4 尺。_ r g ， 如果积分正，1 】i g ) 2 d x 存在，可以根据傅立叶级数理论，仍然存在一个级数 g 地g ，) 。蔷。暑蔷c 编- 4 r , , c x p 酗t ) | ；饮p ( 撇呵) 其中 c 铀， = c k 。厶，1 rg ( x ) e x p ( 一批皿 ( 2 5 ) 当n 一时，满足 熙二”i g o ) 一g 二 ，n ，g ) 恤；0 ( 2 6 ) 2 1 2 算法的导出 b p 训练算法是有指导的训练，是靠调节各层的加权使网络学会各训练组，这些训 练组是由输入输出对似，霉 组成。以三层神经网络为例，输出节点的输出用) ，；表示， 1 0 大连理工大学硕士研究生学位论文 隐蔽层节点的输出用) ，：表示，输入信号用群表示。由输入至隐蔽层节点的加权表示为 既，由隐蔽层节点至输出层节点的加权表示为，下标f ，h ，j 分别表示某一输入端点、 隐蔽层节点和输出节点，上标七表示训练对的序号七1 1 2 ，p ，既可以是二进制数 ( o 1 或1 ) 也可以是连续值。输入端点数目用表示。 当加入第七个训练组输入时，隐蔽层j i l 节点的输入加权和为 s ：- 罗z 7 ( 2 7 ) 相应点的输出为 y ：f o ：) 一f ( 工? ) ( 2 8 ) 同样，输出层，节点的输入加权和为 s ；一芝y ：- x ? ( 2 9 ) 相应的最后输出为 y ；一f o ；) 一f ( 芝y ：) 一h f ( # ) 】 ( 2 1 0 ) 玎 j 其中，各节点的门限值用一连接的加权等效口l 瞩一或。这些连接是由各节点连到具 有固定值一1 的偏置节点，这些连接加权也是可调的，同其它加权一样参与调节过程。 误差函数用表示为 e 缈) 一号荟时一f ( 乏f ( z 劬1 2 ( 2 1 1 ) 叼 “ 由于转移函数是连续可微的，显然上式是每个加权的连续可微函数。反过来， 为了使误差函数最小，用梯度下降法求得优化的权值。该权值总是先从输出层 开始修正，然后修正前层权值。根据梯度下降法，由隐层至输出层的连接的加 权调节量为 一 叫南。叩；k 一歹m 拟4 叩y ： 其中6 ：定义为输出节点的误差信号： 6 ；一f o ；) k - y ； - f ( ) t 醚j = t ：一y ： ( 2 1 2 ) ( 2 1 3 ) ( 2 1 4 ) 神经网络方法在矿山地震预测中的应用 对于由输入到隐层节点的加权修正量既，须考虑将e ( w ) 对求导。所以 e 应写成： 乒缈，i 三否p f ( ；f ( 辜# ) ) 】 q ， 利用分层链导法可得 m 叫嚣一1 ；研o e 甍 。叩； 一) ，；觋，饼w ( 2 1 6 ) 一，7 2 6 ；f o ：饼 一印罗6 ：茸 其中 f g ：废岷6 j f 7 g ：进 ( 2 1 7 ) 而 酶- 6 ； ( 2 1 8 ) 由( 2 1 5 ) 式可以看出它与( 2 1 2 ) 式具有相同的形式，所不同的是其误差值的定义。 所以一般来说，b p 训练算法对任意层的加权修正量的一般形式 一叩九y 如 ( 2 1 9 ) 其中下标o 和n 指相关连接的输出端点和输入端点，y 妇代表输入端点实际输入，6 。 表示输出端点的误差。具体6 。的含义由具体的层决定。对于输出层由( 2 1 2 ) 式给出， 对所有隐层则具有( 2 1 5 ) 式的形式。输出层笛一霉- y ；可直接算出，于是误差值6 j 也 很容易得到。对前一隐层没有直接给出目标值，不能直接算砖，而是利用输出层的6 ；计 算，即缱一6 夕算得砖后，6 ：也就求得了。如果前面还有隐层，用6 ：再按( 2 1 6 ) 式的方法计算雀和6 产，依次类推，一直将输出误差6 一层一层地算到第一隐层为止。 各层的6 求得后，各层的加权调节量也就可以按求得了。可见误差6 j 相当于由输出向 输入反向传播，所以称这种训练算法为误差反传算法，简称b p 算法。误差的反传是相 对信号的正向传播而言的。由( 2 1 2 ) 和( 2 1 5 ) 式可知，每个加权的修正要同时考虑 大连理工大学硕士研究生学位论文 所有输入的影响，实际上经常用的方法是每加入一个训练对，要对所有加权调节一次。 这样一来，( 2 1 2 ) 和( 2 1 5 ) 式中可省掉对k 求和的项。采用： ，- 神f y ( 输出层结点的加权修正量) 一和 毛( 隐蔽层结点的加权修正量) 由上述两式可以看出，对于给定的连接，只需连接两端的相关量来计算加权的 变化。这一点使得b p 算法适于并行计算，以加快处理速度。 2 2 b p 算法存在的问题 尽管b p 训练算法已成功地应用于广泛的问题，但它的训练过程的不确定性比如， 对一些复杂的问题，它可能要训练几天以至几周的时间，甚至根本不能训练。冗长的训 练时间，可能是由不适当的调节阶距引起的，也就是与选取训练速率系数太小有关。完 全不能训练，则一般由两种原因引起的：一是网络的麻痹现象，一是局部最小。 ( 1 ) 网络的麻痹现象 在网络训练过程中，加权调得较大可能迫使所有的或大部分结点的加权和输出j ，较 大，从而操作在s 型压缩函数的饱和区。此时函数在其导数，p ，非常小的区域。由于 在计算加权修正量的公式中，6 f ( s ) ，当f ( s ) ? 0 时670 。这使得啼。矗。相当 于调节过程几乎停顿下来。通常为了避免这种现象，将训练速率系数r 减小，但却又增 加了训练时间。 ( 2 ) 局部最小 b p 训练算法实际上采用梯度下降法，即训练过程从某一起始点沿误差函数的斜面 逐渐达到最小点e ? o 。对于复杂的网络，其误差函数面在多维空间，在训练过程中可 能陷入某一小谷区，称小谷区为局部最小点。由此点向各方向变化均使e 增加，以至无 法逃出这局部最小点。初始随机加权的大小，对局部最小的影响很大。如果这些加权太 大，可能一开始就使网络处于饱和区( s 压缩函数) ，那么系统可能陷入局部最小( 或 非常平坦区) 。为防止上述现象，选取随机加权值时，采用如下策略：使结点的输入加 li矿广- 权和绝对值满足l s j i “优劣评价”要求按下后打开一个对七种算法的优缺点进行评价的文档，方便用 户根据自己的需要进行选择。 甜训练系统”要求按下后进入另一训练界面，实现系统训练的功能。 7 y 预测系统”要求按下后进入预测界面。实现系统预测的功能。 踟“现在时刻”要求按下后显示当前时间。 9 y 关闭窗口”要求按下后关闭当前的窗口。 经过设计的主界面图如下： 大连理t 大学硕士研究生学位论文 35 训练系统界面的设计 圈32 主界面 f i g 3 2m a i ni n t e r f a c e 3 5