煤与瓦斯突出预测：多重分形与神经网络模型

"多重分形在掘进巷道煤与瓦斯突出预测中的应用" 本文探讨了多重分形理论在预测煤与瓦斯突出这一煤矿安全问题中的应用。煤与瓦斯突出是煤矿开采中常见的灾难性事件，由于其非线性和复杂性，传统预测方法难以准确把握。通过对掘进巷道瓦斯涌出时间序列（Q序列）的多重分形分析，研究发现，在存在突出危险的工作面，Q序列的多重分维Dq图谱呈现出特定的变化规律。 在突出危险时期，Dq图谱的负q部分与正q部分之间的开口增大，具体表现为负q值部分的上升和正q值部分的下降，尤其是在q=0附近的曲线变得更为陡峭。相反，在没有突出危险的时段，Dq-q曲线的过渡较为平缓，没有显著的异常变化。这些特征揭示了Q序列在不同安全状态下的差异性，为预测煤与瓦斯突出提供了新的依据。 基于这些发现，文章构建了一个基于Q序列多重分形特征的人工神经网络（ANN）预测模型。人工神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，能有效地处理非线性问题，适合用于复杂系统如煤与瓦斯突出的预测。通过训练和学习，该模型能够识别Q序列的多重分形特征，并以此预测掘进巷道是否存在突出危险。 多重分形理论的应用弥补了传统方法在处理非均匀概率分布数据时的不足。简单分形只能用一个标度指数和分维来描述，而多重分形则考虑了不同局部的差异，能更全面地反映数据的复杂结构。Rényi多重分维Dq和广义信息维Dq-q的概念在此处起到了关键作用，它们帮助量化了Q序列的多尺度特性，为预测模型提供了理论基础。 该研究将多重分形与神经网络技术相结合，为煤矿安全提供了新的预测工具，有助于提前预警煤与瓦斯突出，保障矿工的生命安全和煤矿的生产稳定。未来的研究可以进一步优化预测模型，提高预测精度，同时也可以拓展到其他矿山安全问题的预测中。