基于模糊Petri网的采空区危险演变模型的研究

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矿产资源的开采为国家经济建设、改善人民物质生活服务的同时,遗留下了大量的采空区,且其数量还在逐年增加。由于采空区的冒顶、岩爆会造成滑坡、地裂缝、地面塌陷等多种形式的灾害,从而导致重大人员伤亡和经济损失。本文首先在分析采空区危险因素和演变过程的基础上,将采空区危险演变和模糊Petri网理论结合起来,提出了基于模糊Petri网的采空区危险演变模型-HFPN。该模型将危险演变中的危险因素和危险事件分别用Petri网的库所和变迁表示,危险因素的真实度与Petri网中库所的可信度相对应,按照模糊集的隶属度取值,范围为[0,1],并给出了模型的推理算法。其次,考虑到采空区危险演变过程中,不只危险因素会对演变的过程产生影响,采空区中的治理措施也会对危险演变的过程产生影响,为了使建立的模型更加符合采空区危险演变的实际情况,于是引入了双枝模糊集理论,使模型中影响危险演变的因素从单方面促进演变,扩展到促进(危险因素)和抑制(治理措施)正反两方面,影响因素的真实度的取值范围也扩展到[-1,1]。将双枝模糊集和模糊Petri网理论相结合,建立了基于双枝模糊集的采空区危险演变模型-HBBFPN。HBBFPN中考虑到肯定命题的可信度很低的情况下,其否定命题更可信,于是提出了变权算法,用来转化肯定命题和其对应的否定命题的可信度。另外,在分析模型和变权算法的基础上给出了模型的推理算法。最后,分析认为:在以往的模型中,权值都是根据以前的经验得来的,对于初始库所用这种方法其权值很好估计,但是对于模型中间的权值仍然采用此方法就可能会因为人为的估值误差导致模型不能很好的工作,并得到错误的演变结果。为了解决这个问题,将人工神经网络和模糊Petri网相结合,提出了基于神经网络和模糊Petri网的采空区危险演变模型-HNNFPN,并给出模型改进的BP学习算法和模型的推理算法。本文对提出的三种模型以及推理算法分别通过实例进行了验证,结果表明了模型及其算法的正确性和合理性,同时说明模型可以对采空区的治理起一定的指导作用,为采空区危险研究提供了新的思路。
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