冲击地压预测预警的机器学习方法

• 作者: 姜德义 孙启龙 文志杰 蒲源源 陈林林 陈结 高靖宽 齐庆新
• 来源期刊: 采矿与岩层控制工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 冲击地压 长期预测 短期预警 机器学习 数据驱动
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 页码范围: 53-64
• 页数: 12页
• 分类号: TD324
• 语种: 中文

摘要

传统冲击地压预警预测送常利用地球物理方法监测冲击地压的一些前兆信号,采用人为定义和提取参数的综合指数法对冲击地压发生的可能性进行评估.目前,研究人员尝试采用数据驱动方法,利用机器学习技术,克服传统冲击地压长期预测所带来的问题,送过分析国内外相关文献,对长期预测和短期预警方法及存在的问题、机器学习方法、冲击地压短期预警及长期预测的应用进展进行概述,同时分析了传统的经验驱动和机理驱动与机器学习的数据驱动在冲击地压预测预警方面的联系与差异,最后,总结机器学习在该领域存在的问题及挑战,并对未来冲击地压预测预防的技术进行展望.