多重分形在掘进巷道煤与瓦斯突出预测中的应用

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中文刊名：煤矿安全 英文刊名：Safety in Coal Mines 作者：王轶波 ; 王凯 ; 徐阿猛 中文关键词：煤与瓦斯突出 ; 多重分形 ; 人工神经网络 出版日期：2011-04-10 机构：华北科技学院;中国矿业大学(北京); 年：2011 期：04 出版单位：煤矿安全

摘要

对掘进巷道瓦斯涌出时间序列(Q序列)的多重分形特征的研究表明,在掘进工作面有突出危险时Q序列的多重分维Dq图谱与无突出危险时相比,Dq图谱中负q与正q之间张口变大,在Dq-q曲线上表现为负q部分上升,正q部分下降,q=0附近区域曲线明显变陡。而无突出危险时段中Dq-q曲线过渡平缓,无明显异常。最后据此规律,建立了基于Q序列多重分形特征的煤巷突出危险性人工神经网络(ANN)预测模型。

引文

[1]俞启香.矿井瓦斯防治〔M〕.徐州:中国矿业大学出版社,1992.
    [2]Wang Kai.Numerical Analysis on Rules of Dynamic GasEmission During Boring Process//Computer Applicationsin the Minerals Industries:Proceedings of 29th Interna-tional Symposium on Computer Applications in the Miner-al Industries〔C〕.Netherlands:A.A.Balkema Publish-ers,2001:569-572.
    [3]蒋承林,俞启香.煤与瓦斯突出的球壳失稳机理及防治技术〔M〕.徐州:中国矿业大学出版社.
    [4]李强.人工神经网络在地震前兆混沌时间序列预测和处理中的应用〔J〕.地震学报,2000,22(4):404-409.
    [5]朱令人,陈顒.地震分形〔M〕.北京:地震出版社,2000.
    [6]仪垂祥.非线性科学及其在地学中的应用〔M〕.北京:气象出版社,1995.
    [7]安鸿志,陈敏.非线性时间序列分析〔M〕.上海:上海科学技术出版社,1998.
    [8]洪时中,洪时明.一种客观确定分形"无标度区"的方法——自相似比法〔J〕.大自然探索,1993,40(12).
    [9]吕金虎,陆君安.混沌时间序列分析及其应用〔M〕.武汉:武汉大学出版社,2000.
    [10]郝柏林.分形和分维〔J〕.科学,1986(1).
    [11]李丽,王振领.MATLAB工程计算及应用〔M〕.北京:人民邮电出版社,2001.
    [12]胡守仁.神经网络导论〔M〕.长沙:国防科技大学出版社,1993.