【摘 要】
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岩爆灾害是一种典型的矿山动力灾害现象,具有高度不确定性和不可预知性,严重威胁矿井安全生产。为了防止岩爆灾害破坏事故,需要掌握准确可靠的预测预报信息。为了预测岩爆未
【机 构】
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中南大学地球科学与信息物理学院,中南大学湖南省地理空间信息工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金重点资助项目(41730105),湖南省重点研发计划项目(2018SK2052),中南大学研究生自主探索创新项目(2019zzts647,2018zzts198)
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岩爆灾害是一种典型的矿山动力灾害现象,具有高度不确定性和不可预知性,严重威胁矿井安全生产。为了防止岩爆灾害破坏事故,需要掌握准确可靠的预测预报信息。为了预测岩爆未来时刻危险等级,提出一种基于CNN-LSTM的集成方法。首先,选取微震监测角频率、能量和凹凸体半径等特征量,根据灰色关联方法求出特征量关联度作为权重以标记岩爆危险指数;第二,对具有混沌特性的特征量时序数据进行相空间重构以表达其空间特征;第三,根据卷积神经网络(CNN)提取重构后相空间的空间特征,利用长短期记忆网络(LSTM)学习时间序列特征,预测
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