模糊自适应变权重算法在采场冒顶预测中的应用

"基于模糊自适应变权重算法的采场冒顶函数链神经网络预报 (2011年)" 本文主要探讨了一种新的预测采场冒顶风险的方法，即利用模糊自适应变权重算法的函数链神经网络（Functional Link Neural Network, FLNN）。该方法旨在提高采场声发射事件率的预测精度，声发射事件率是监测矿山安全的重要指标之一，因为它可以反映出矿山内部结构的稳定性。 首先，作者提出将不同预测模型对采场声发射事件率的预测值作为FLNN的原始输入值。这些预测值来自对矿山声发射数据的分析，声发射是岩石应力释放的一种表现，其频率和强度的变化可以反映矿山内部的动态变化。通过多个模型的预测结果，可以得到更全面的信息。 其次，为了增强神经网络的表达能力，原始输入值被扩展为正交的三角函数系列。这种扩展使得网络能够处理非线性关系，更好地捕捉声发射事件率的复杂变化模式。 接着，文章介绍了如何结合模糊自适应变权重算法来计算FLNN的权重。模糊系统可以处理不确定性，并能根据输入数据的特性动态调整权重，以适应不断变化的矿山环境。这种方法能够适应不同预测模型的输出权重，提高了预测的准确性。 然后，使用FLNN对声发射事件率进行预测，并再次应用FLNN对预测结果进行拟合优化，以减少预测误差。这一过程形成了一个迭代和自我校正的过程，有助于提高预测的稳定性和准确性。 最后，将预测结果与采场冒顶尖点突变模型的判别式相结合，用于判断是否存在冒顶的风险。冒顶尖点突变模型是一种识别矿山顶板破坏临界状态的数学工具，结合预测结果，可以提前预警冒顶事故的发生。 在实际应用中，该方法在某铅锌矿采场的冒顶预报中表现出色，预测误差小于0.3%，显示出了高精度的预测能力，为矿山安全生产提供了有力的支持。关键词包括函数链神经网络、模糊自适应变权重算法、预测、采场冒顶以及声发射，这些都是该研究的核心技术点。 这项工作展示了如何通过先进的数据分析技术和机器学习方法来改进矿山安全预测，对于预防矿山安全事故具有重要的理论和实践意义。