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摘要：本发明公开了一种基于物理约束的冲击地压智能预测方法，包括：一、获取微震监测数据；二、获取b值和能量指数响应关系；三、建立TFT神经网络模型；四、根据训练好的TFT神经网络模型预测后续时刻的b值和能量指数；五、根据后续时刻的的b值和能量指数对冲击地压进行预测及预警。本发明方法步骤简单、设计合理，不仅考虑b值和能量指数预测，而且在TFT神经网络模型中加入b值和能量指数物理约束模型，提高了后续b值和能量指数预测的准确性，进而提高了冲击地压智能预测的准确性。
主权项：1.一种基于物理约束的冲击地压智能预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、获取微震监测数据：步骤101、采用微震监测系统对矿井巷道或采空区进行监测，得到单位时间内微震事件和各个微震事件对应的微震震级及能量；步骤102、采用计算机根据单位时间内微震事件和各个微震事件对应的微震震级及能量得到b值和能量指数；步骤二、获取b值和能量指数响应关系：步骤201、多次重复步骤101至步骤102，得到多组b值和能量指数；步骤202、采用计算机调用曲线绘制模块，以b值为横坐标，以能量指数为纵坐标，绘制出步骤201中的多组b值和能量指数对应的各个点，并通过二次拟合得到b值和能量指数之间的响应关系式，并将b值和能量指数之间的响应关系式记作b值和能量指数物理约束模型；步骤三、建立TFT神经网络模型:步骤301、采用计算机构建TFT神经网络模型；其中，TFT神经网络模型中的GRN模块中加入正则化约束项，且正则化约束项为b值和能量指数物理约束模型；步骤302、将步骤201的多组b值和能量指数输入TFT神经网络模型进行训练，得到训练好的TFT神经网络模型；步骤四、根据训练好的TFT神经网络模型预测后续时刻的b值和能量指数；步骤五、根据后续时刻的b值和能量指数对冲击地压进行预测及预警。
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百度查询： 西安科技大学 一种基于物理约束的冲击地压智能预测方法
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