[发明专利]一种基于时间序列数据的神经网络冲击地压预测方法有效

专利信息
申请号: 202110395130.X 申请日: 2021-04-13
公开(公告)号: CN113139681B 公开(公告)日: 2023-10-17
发明(设计)人: 苏树智;张若楠;李宁;朱彦敏;杨超宇;张庆贺 申请(专利权)人: 合肥综合性国家科学中心能源研究院(安徽省能源实验室);安徽理工大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06N3/045;G06N3/08;G06Q50/02;G06F18/214;G06F18/21
代理公司: 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 代理人: 安丽
地址: 230000 安徽省*** 国省代码: 安徽;34
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 时间 序列 数据 神经网络 冲击 地压 预测 方法
【权利要求书】:

1.一种基于时间序列数据的神经网络冲击地压预测方法,其特征在于:所述预测方法包括以下步骤:

步骤1:通过采集矿山长期数据,获取矿山微震数据;

步骤2:对步骤1中的部署在矿山的微震传感器节点采集的矿山微震数据进行量化处理,再进行标准化后加入随机高斯噪声,得到具有一定随机性扰动的矿山微震数据样本,其中微震数据总量为X;

步骤3:利用步骤2中得到的具有一定随机性扰动的矿山微震数据样本,进行滑动窗口截取,每Z条矿山微震数据截取一次,作为一个时间窗口数据,用以描述在Z时间窗口尺度下的矿山微震的变化特征,共计截取X-Z组时间窗口数据,构成微震时间窗口数据集T,用以描述在Z大小时间窗口中微震数据的变化趋势,共计记录X-Z次,并对记录的数据根据真实冲击地压情况设置样本标签;

步骤4:对步骤3中截取的X-Z组用以描述在时间窗口尺度Z下矿山微震数据变化特征数据进行随机采样,生成训练数据与验证数据;

步骤5:利用步骤4生成的训练数据训练神经网络模型;

步骤6:使用步骤4生成的验证数据对步骤5训练得到的神经网络模型进行验证,验证准确率达到设定阈值F,则进行步骤7,未达到设定阈值F,则重复步骤5;

步骤7:利用步骤5训练得到的神经网络模型对矿井微震数据进行预测,获得矿井冲击地压预警情况。

2.根据权利要求1所述的一种基于时间序列数据的神经网络建模冲击地压预测方法,其特征在于:所述步骤3中,滑动窗口的方法为:步骤2中总量为X微震数据,从第一个总量为X微震数据的首个微震数据记录节点开始的数据x1开始作为起点,向后取Z条数据,此Z条数据即为一个时间窗口,从第一个数据到xZ为第一个时间窗口数据t1=(x1,x2,…,xZ),第二个时间窗口数据t2=(x2,x3,…,xZ+1),同理从总量为X的微震数据中截取共X-Z组时间窗口数据,构成时间窗口数据集T,构成微震时间窗口数据集T,用以描述在Z大小时间窗口中微震数据的变化趋势,共计记录X-Z次,并对记录的数据根据真实冲击地压情况设置样本标签。

3.根据权利要求1所述的一种基于时间序列数据的神经网络建模冲击地压预测方法,其特征在于:所述步骤5中,训练神经网络模型的方法如下:

(1)确定神经网络模型输入层节点数与时间窗口大小相同,输出节点由于冲击地压的真实情况为发生与未发生设置为2个,训练轮次根据训练情况设置在100-200轮,学习率设置为0.01-0.02,验证结果阈值设置为0.9-0.95;

(2)使用凯明初始化方法对神经网络模型隐含层与输入层之间连接权重以及隐含层,隐含层与隐含层之间连接权重和输出层之间连接权重进行初始化,使得初始化后的权重符合正态分布,方便进行下一步使用训练集训练神经网络模型;

(3)将时间窗口训练集中的样本输入神经网络模型,确定神经网络模型的输出;

(4)通过使用交叉熵函数计算神经网络模型输出,与根据冲击地压真实情况设置的样本标签之间的交叉熵损失,用于之后的反向传播;

(5)每轮训练结束后,使用验证集对神经网络模型进行评估,如果验证结果达到验证结果阈值则停止训练,如未达到则使用反向传播算法与Adam优化器更新网络权重;

(6)通过验证效果判断神经网络是否达到饱和,如未达到则重复步骤(3)至步骤(5)。

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说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

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