自适应鲁棒证据理论在煤层底板突水预测中的应用

"基于自适应鲁棒性证据理论的煤层底板突水预测,通过改进D-S证据理论，提出自适应鲁棒性证据理论，结合多神经网络建立预测模型，实验证明预测准确率高且稳定性好。" 在煤炭开采过程中，煤层底板突水是一个严重的安全问题，可能导致生产中断、设备损坏甚至人员伤亡。传统的Dempster-Shafer（D-S）证据理论在处理煤层底板突水预测时，由于其对证据冲突和噪声的鲁棒性不足，导致预测效果可能不尽如人意。为解决这一问题，研究者们提出了基于鲁棒性证据理论的改进方法——自适应鲁棒性证据理论。 D-S证据理论是一种处理不确定性和模糊信息的数学框架，它允许对来自不同信息源的证据进行合成。然而，当证据源之间存在冲突或数据质量较差时，D-S理论的融合结果可能会受到负面影响。因此，鲁棒性证据理论应运而生，它增强了对异常和冲突数据的处理能力，使得在证据源质量不均等的情况下也能得到较为可靠的决策。 自适应鲁棒性证据理论进一步优化了这一过程，通过动态调整证据权重，使其能够适应不断变化的环境和数据质量。这种方法可以自动识别并减少错误或冲突信息的影响，提高预测的准确性和稳定性。 研究中，自适应鲁棒性证据理论与多神经网络相结合，构建了一个煤层底板突水预测模型。神经网络作为一种强大的非线性模型，能够学习和捕捉复杂的模式，这与证据理论的融合能力相结合，能更好地模拟煤层底板突水的复杂动态。 通过对实际煤矿工作面的水文地质数据进行实验，该模型显示出较高的预测准确率和良好的稳定性。这意味着该模型在实际应用中能够有效地提前预警煤层底板突水事件，为煤矿安全生产提供有力保障。此外，该模型的自适应性和鲁棒性也使其能够在不同地质条件和工况下保持高效性能。 基于自适应鲁棒性证据理论的煤层底板突水预测模型是D-S证据理论的一个重要进步，它提高了预测的可靠性和实用性，对于煤炭行业的安全管理具有重要意义。未来的研究可以进一步探索如何优化证据融合策略，以及如何将该模型与其他监测技术结合，以实现更全面、更精确的煤层底板突水预测。