PSA-ANFIS方法及其在礦山巖土工程災害預測中的應用.pdf

1、應用自適應神經模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)研究采礦工程中巷道和采場失穩(wěn)、露天礦邊坡滑坡、開采地面沉陷以及導水裂隙擴展淹井這四大巖土工程災害時所遇到的最大難題是，ANFIS的訓練參數和模型結構的確定具有人為性、隨意性和無規(guī)則性，這使得它的收斂需要經過長時間的反復調試才可能實現，而且難以收斂到所要求的精度。針對這些問題，本文首次采用正交試驗設計法和模式搜索算法研究了ANFIS的訓練參數和模型結構的優(yōu)化方法，提出和建立了基于模式搜索算法的自適應

2、神經模糊推理方法(PSA-ANFIS)，并進一步采用這一方法研究了采礦工程中上述四大巖土工程災害的預測問題，取得了如下研究成果： (1)采用一多峰函數進行離散，構建了訓練數據對、檢測數據對和預測數據對，首次采用正交試驗設計法、模式搜索算法和自適應神經模糊推理系統(tǒng)，建立了PSA-ANFIS方法。 (2)采用同一多峰函數，對ANFIS和PSA-ANFIS進行了比較研究，結果表明，無論是在擬合精度和預測精度上，還是在訓練參數的

3、調整、模型結構的建立和訓練過程上，PSA-ANFIS均優(yōu)于ANFIS。 (3)采用一標準彈塑性問題進行解析計算，構建了訓練數據對、檢測數據對和預測數據對，采用正交試驗設計法、模式搜索算法和自適應神經模糊推理系統(tǒng)，建立了圍巖力學參數位移反分析的PSA-ANFIS方法，并將其應用于湘西金礦老采區(qū)圍巖力學參數的反演，進而采用反演結果建立數值計算模型，對采場圍巖的變形進行了模擬計算，與此同時，還對采場圍巖的變形進行了監(jiān)測，結果表明，模擬

4、計算結果與監(jiān)測結果吻合較好，從而驗證了這種圍巖力學參數位移反分析新方法的工程適用性。 (4)搜集了大量圓弧滑動邊坡工程實例，構建了訓練數據對、檢測數據對和預測數據對，采用正交試驗設計法、模式搜索算法和自適應神經模糊推理系統(tǒng)，建立了圓弧滑動邊坡穩(wěn)定性預測的PSA-ANFIS方法，并將這一方法應用于前河露天礦1號滑坡的穩(wěn)定性預測，預測結果與邊坡的實際穩(wěn)定狀態(tài)吻合良好。 (5)搜集了大量開采地面沉陷工程實例，構建了訓練數據對、

5、檢測數據對和預測數據對，采用正交試驗設計法、模式搜索算法和自適應神經模糊推理系統(tǒng)，建立了開采地面沉陷預測的PSA-ANFIS方法，并采用這一方法，對新汶礦業(yè)集團翟鎮(zhèn)煤礦一采區(qū)西翼二層煤采區(qū)地面沉陷進行了預測，預測結果與實測結果吻合良好。 (6)搜集了大量導水裂隙帶發(fā)育高度工程實例，構建了訓練數據對、檢測數據對和預測數據對，采用正交試驗設計法、模式搜索算法和自適應神經模糊推理系統(tǒng)，建立了導水裂隙帶發(fā)育高度預測的PSA-ANFIS方

6、法，并應用這一方法對水口山礦務局康家灣鉛鋅金礦水體下III-1采場的導水裂隙帶發(fā)育高度進行了預測，同時還對其進行了實測，結果表明，預測結果與實測結果吻合較好。進而根據預測結果，為III-1采場設計了上向水平分層膠結充填采礦法，且已實現了采場的安全回采，取得了巨大的經濟效益和社會效益。 研究ANFIS的訓練參數和模型結構的優(yōu)化方法，是人工智能領域的一個前沿研究課題。本文率先采用正交試驗設計法和模式搜索算法實現了對ANFIS的訓練參