[发明专利]一种整合煤矿残煤复采条件适宜性预测方法

权利要求书

1.一种整合煤矿残煤复采条件适宜性预测方法，其特征在于，按照如下步骤进行：

步骤1、残煤复采条件适宜性等级的建立；

残煤复采的条件适宜性分析主要是通过对遗留煤炭资源地质构造条件、煤岩层条件、开采的安全性三个方面，选取断层复杂程度、褶皱复杂程度、煤层厚度、煤层倾角、煤层厚度变化程度、煤尘爆炸性、煤自燃倾向性、瓦斯含量、富水系数、顶板胶结状况、冲击矿压危险性，11个指标进行；根据所述指标可得出整合煤矿残煤复采适宜性评价的结构；

步骤2、确定初始权重及信息熵修正初始权重；

步骤3、基于变权理论确定指标权重；

步骤4、基于VWT的“垂面”距离TOPSIS评价模型的建立。

2.根据权利要求1所述的整合煤矿残煤复采条件适宜性预测方法，其特征在于，所述步骤2确定初始权重及信息熵修正初始权重，具体包括：

步骤2.1、确定初始权重；

在决策的总体目标和与之相关的评价指标之间建立层次结构图，分为目标层，准则层和指标层，之后根据决策者主观印象对每个评价指标进行1-9标度，同时对同层指标根据重要度分级标准进行两两比较，建立判断矩阵；之后对判断矩阵进行一致性检验后确定各指标初始权重

步骤2.2、信息熵修正初始权重；

尽管AHP层次分析法系统性较强、靠性较高，但具有较强的主观色彩，而信息熵作为一种客观赋权法，可以减小权重确定的主观性；信息熵修正AHP层次分析法指标初始权重过程，具体包括以下步骤：

(1)归一化处理：

式中，r_ij为初始函数指标值，i＝1,2,…,m，j＝1,2,…,n；

(2)求熵值：

式中，k＞0，一般取k＝1/lnm；

(3)求熵权：

(4)求修正后权重

式中，为初始权重，且

3.根据权利要求1所述的整合煤矿残煤复采条件适宜性预测方法，其特征在于，步骤3为了克服常权中因在指标评价过程中各指标权重始终不变而导致的计算结果与实际结果产生偏差的情况即“状态失衡”，提出变权理论，基于变权理论确定指标权重，具体包括以下步骤：

步骤3.1、计算状态变权向量及其矩阵；

计算状态变权向量具体公式为：

式中，B(x)为m维均衡函数；进而得到状态变权向量矩阵；

步骤3.2、计算Hardarmard乘积；

设x＝(x₁,x₂,...x_n)表示状态向量；任意常权向量为w＝(w₁,w₂,...,w_n)，则常权向量w和状态变权向量S(x)的哈达玛(Hardarmard)乘积为：

w·S(x)＝[w₁S₁(x),w₂S₂(x),...,w_nS_n(x)]

步骤3.3、计算变权向量矩阵；

根据状态变权向量矩阵得到各指标权重。

4.根据权利要求1所述的整合煤矿残煤复采条件适宜性预测方法，其特征在于，步骤4基于VWT的“垂面”距离TOPSIS评价模型的建立，具体包括：

如图2所示，以三维空间为例，X，Y两个待评价方案的垂直距离是指分别过X，Y两点的垂面L₁L₂L₃L₄和M₁M₂M₃M₄以正负理想解B、C的连线为法线的两个垂面的距离；X，Y及正负理想解所对应向量为x，y，b，c，则X，Y垂面距离为，X、Y在B、C连线上的正交投影点之间的欧式距离，具体公式为：

步骤4.1、建立初始评判矩阵；

设有m个评价方案，n个评价指标，决策样本值a_ij构成初始评判矩阵为A：

步骤4.2、决策矩阵归一化；

由于各指标的量纲不尽相同，在进行决策时需要对指标属性值进行归一化处理，把数值全部变换到[0，1]区间上，根据指标对于整合煤矿残煤复采条件适宜性的影响，分为正向指标和负向指标，因此归一化处理的评判矩阵B_ij＝(b_ij)_m×n：

正向指标：

负向指标：

步骤4.3、建立加权标准化评判矩阵；

构建加权标准化评判矩阵Z_ij，把评判指标的各权重，构成权重矩阵w，与TOPSIS法所得归一化评判矩阵B_ij相乘，形成加权标准化评判矩阵：

式中，f_ij为加权后指标值；

步骤4.4、确定正负理想解并计算“垂面”距离；

(1)根据加权综合评判矩阵获取评估目标的正负理想解；

S_j⁺＝{(maxb_ij|j∈J⁺)，(minb_ij|j∈J^-)}

S_j^-＝{(minb_ij|j∈J⁺)，(maxb_ij|j∈J^-)}

式中，S_j⁺为正理想解，S_j^-为负理想解，J⁺为效益型指标，J^-为成本型指标；

(2)计算各方案到正理想解的“垂面”距离P_i；

为简化计算，将坐标原点平移至正理想解点，平移后正理想解为S_j⁺＝(0,0,…,0)，加权标准决策矩阵变为T＝(t_ij)_m×n且满足式：

P_i越小则方案越接近正理想解，方案越优，否则方案越差。