基于T-S模糊神经网络的采空塌陷危险性判别
采空区地面塌陷的危险性判别受地质因素、采矿因素等多重因素的影响,各因素往往影响程度不同且部分因素之间又相互联系.为了能够较准确地对采空塌陷危险性进行评估,引入了T-S模糊神经网络模型.以北京西山地区采空塌陷为例,根据塌陷特点,分别选取了地质构造复杂程度、覆盖层类型、第四系覆盖层厚度、覆岩强度、煤层倾角、采深采厚比、采空区埋深、采空区空间叠置层数8项影响因素作为评价指标,并建立了分级标准.将单因素评价指标均匀线性插值作为训练样本,建立了T-S模糊神经网络判别模型.利用训练好的神经网络模型对选取的8处采空区进行评估,结果分别为:Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅱ,结果与实际情况吻合.研究表明,利用T-S模糊神经网络研究采空塌陷危险性是可行的.
煤矿开采 采空区 地面塌陷 危险性判别 T-S模糊神经网络模型
张连杰 武雄 谢永 吴晨亮
中国地质大学(北京)水资源与环境学院,北京 100083
国内会议
成都
中文
461-465
2015-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）