基于鲁棒性证据理论的煤层底板突水预测模型

"鲁棒性证据理论的煤层底板突水预测" 在煤炭开采过程中，煤层底板突水是一个重大的安全隐患，可能导致严重的生产事故。传统的Dempster-Shafer (D-S)证据理论在处理不确定性信息和证据源冲突时存在局限性，尤其是在面对突水预测时，当不同信息来源之间的冲突程度较大时，其融合结果可能不尽如人意。针对这一问题，研究人员提出了鲁棒性证据理论，这是一种增强型的证据理论，旨在提高在处理不确定性和冲突信息时的稳定性与准确性。 鲁棒性证据理论的核心在于它能更好地处理证据源之间的冲突，通过改进的证据合成方法，使得在面对高度冲突的信息时，仍能得出较为可靠的决策结果。与D-S证据理论相比，鲁棒性证据理论具有更强的鲁棒性，即在面对噪声数据或不确定信息时保持稳定性能。这在煤层底板突水预测中尤为重要，因为预测模型需要综合多种因素，如地质构造、水文地质条件、开采技术等，这些因素之间可能存在复杂的关系和不一致性。 为了将鲁棒性证据理论应用到实际的煤层底板突水预测中，研究者结合了多神经网络。神经网络是一种强大的非线性建模工具，能够模拟复杂的输入-输出关系，特别适合处理多变量和非线性问题。将鲁棒性证据理论与神经网络相结合，可以构建一个动态的、自适应的预测模型，能够根据不同的输入信息（如地下水位变化、地质结构特征、历史突水事件等）实时调整其预测结果。 实验结果显示，基于鲁棒性证据理论的煤层底板突水预测模型在预测准确率上相对于基于传统D-S证据理论的模型有显著提升，表现出更好的预测效果。这意味着在实际应用中，这种新型模型能更准确地预警潜在的突水风险，为煤矿安全生产提供有力保障。 鲁棒性证据理论的引入是对传统D-S证据理论的一次重要改进，它增强了证据融合的鲁棒性和对冲突信息的处理能力。结合神经网络，这种理论在煤层底板突水预测中的应用展现了强大的潜力，有助于减少矿井突水事故的发生，提高煤矿的安全生产水平。