[发明专利]一种基于MDE和分形优化SVM的周期来压预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及地下采矿工程周期荷载预测问题，特别是涉及基于MDE和分形优化SVM的周期来压预测方法。

背景技术

在巷道内的液压支架是承受顶板压力的主要构件，在设置支架时要考虑很多因素，其中荷载的形式和变化规律是主要的考察因素。如何了解将要设置液压支架处的周期来压荷载形式和变化规律成为关键问题。当然，这个问题在未设置液压支架前是不可测的，这样只能通过预测来解决上述问题。

现有技术中没有解决在不可测情况下，如何预测将要设置液压支架所受到的荷载形式和变化规律的问题。通过已知的液压支架的荷载表示未设置液压支架的荷载，由于未设置液压支架处的荷载不可测，无法进行分析。在这种情况下，根据已有的研究和模型的分析，可以确定以设置的液压支架之间的荷载形式和变化规律存在着一些联系，而且他们的荷载是可测的。根据模型对不同相对位置支架周期来压荷载图像的分析，发现就支架相对位置而言，差余曲线图形的维数和相关系数r有一定的线性关系。根据所求支架与已知支架的相对位置关系和该线性关系即可求得所求支架周期来压荷载图像各对应差余曲线的维数和相关系数r。这样就可将所求支架荷载与已知支架荷载联系起来，再通过一定方法进行映射。

模型通过MDE得到周期来压荷载的正弦波分解形式；分形理论计算了各差余曲线的维数和相关系数r；通过SVM模拟出未设置液压支架处荷载曲线各正弦项的参数；将各项叠加得到该荷载的预测表达式。通过与实际监测的结果对比表明了结果的正确性及方法的正确性，本发明涉及的周期来压预测方法能够解为顶板支护提供合理依据。

发明内容

1. 多重差异进化算法拟合

设原始测量的液压支架荷载数据的曲线为                                               ；对使用差异进化算法拟合得到的正弦曲线集合为，是拟合求得的参数(第3节用TSM，TZM，TDM分别表示各自的矩阵)，分别表示周期（）、缩放系数（）和纵移系数（）；，n为计算的代数，即拟合的次数(拟合曲线项数)。定义差余曲线为：本代差余曲线是上代差余曲线与本代数据反演得到的正弦曲线的差的曲线，如、、。那么对的拟合最终结果就是。并通过MATLAB实现。

使用差异进化算法有两个目的，第一个是反演出作为SVM训练时的目标值；另一个是得到，进而得到的图像，作为分形几何计算维度和r的基础。

2. 盒子法计算图像的维数和相关系数r值

盒子法是利用覆盖法测量分维曲线的最基本方法之一，实现简单。通过对标准曲线的测定，结果与理论计算值一致性良好，较适合平面曲线的分维测量。该方法用边长为1的方盒覆盖曲线,将该方盒分割成含有2ⁿ个小方盒的网格集，小方盒的边长为2^-n，用这个网格集覆盖轮廓曲线，统计出含有轮廓片段的小方盒数量为M(n)，则曲线的分形维数为:

    鉴于处理二维折线图像，模型使用盒子法计算图像的维数和r值。使用FractalFox2.0对形成的图像进行处理。维数、r和L作为SVM训练的输入值。

3. 支持向量机进行预测

使用Epsilon回归算法来进行训练和模拟。前文提到，维数、r和L作为训练的输入值，作为目标值，进行训练。模拟的输入值是所求支架荷载的维数、r和L，输出值为所求荷载曲线的正弦项的。对于没有数据的所求支架荷载的图像维数和r是通过线性拟合实现的，详见实例的具体计算过程。

4. 模型算法流程

上文已经介绍了相关的方法以及在模型算法中的作用。下面用流程图的形式表示算法，如图1所示。

附图说明

图1 方法流程图。

注：长方形表示数据处理动作，斜四边形表示原始数据，箭头表示数据及其传递方向。

图2 10#、35#、60#、85#的85次循环左右两支架的荷载变化图

图3 8条曲线与其拟合曲线的对照图。

图4 的第2带差余曲线图图5 图4对应的分形特征曲线图。

注：的差余曲线一共20个图，即，这里只列出了图。