矿山开采地表移动变形预测预报技术研究

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1、万方数据中图分类号：卫蛩25论文编号：学科分类号：垒垒Q：!蔓密级：公珏安徽理工大学硕士学位论文矿山开采地表移动变形预测预报技术研究作者姓名：戴佳瑾专业名称：太地测量堂皇测量王猩研究方向：变形些冽拯控剑撞苤导师姓名：金堂搓教援导师单位：测绘堂院答辩委员会主席：选思良论文答辩日期：2014年5月31日安徽理工大学研究生处2014年6月6日万方数据IIIIIIIUIY2697015ADissertationinGeodesy&SurveyingEngineeringStudiesonpredictiontechnologyoftheminingsurfacemovementa

2、nddeformationCandidate：DaiJiaqiSupervisor：YuXuexiangSchoolofSurveyingandMappingAnHuiUniversityofScienceandTechnologyNo．168，ShungengRoad，Huainan，2320012．R．CHINA万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得塞筮堡王太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一

3、同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：童宴I至丛日期：旦畦午』月蔓日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解塞鲎墼王太堂有保留、使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于塞邀堡王太堂。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权安徽理工大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：翻杰鹚签字日期：力f中年‘月谬日导师签名：签

4、字日期：刀嘶年矽月踟万方数据摘要在矿区沉降监测中，地表沉降动态预报是一项重要的内容。为了进一步指导铁路下、建筑物下、水体下的开采工作，我们需要预报出未来某时间地表受地下采煤引起的的移动变形量。本文在详细介绍了潘一矿东井1252(1)工作面的自然地理条件、地质采矿条件、观测站的布设和观测站的观测情况后，通过建立BP神经网络预报模型、卡尔曼滤波预报模型和卡尔曼滤波预报模型误差改正对潘一矿东井1252(1)工作面走向线连续点高程进行动态预报。在目前众多神经网络模型中，BP神经网络是目前应用最广泛的，是一种多层前馈并按误差反向传播算法训练的网络。本文在详细研究BP神经网络的基础上

5、，用该理论对该工作面走向线连续点高程进行动态预报，并对预报和实测数据分析对比研究，数据表明：当对下沉速度较大的监测点预报时，预报误差较大，从总体上来讲，BP神经网络预报理论满足矿山开采地表移动动态预报的需要。卡尔曼滤波法是一种线性的递推滤波方法，就是利用对现在状态的预测值和现在状态的测量值求出现在状态的估计，卡尔曼滤波预报模型是利用现阶段的卡尔曼滤波最优化估计值来预报未来状态。通过利用该理论对走向连续点高程进行预报，得出当监测点随着工作面推进发生下沉突变时，预报误差较大。为了减小预报误差，本文根据预报误差曲线线型提出卡尔曼滤波预报模型误差改正，数据表明所提出的模型误差改正

6、确实相对的减小预报误差。为了提高运算效率，本文以VisualBasic6．0为开发平台，研制“矿山开采地表移动预报系统”，实现预报自动化。图【23】表【11】参[50】关键词：地表移动变形动态预报；BP神经网络；卡尔曼滤波；误差改正；预报系统分类号：TD325万方数据安徽理工大学硕士学位论文Abs仃actInmillesubsidencemorlitoring，surfacesubsidencepredictionisanimportantdynamiccontent．Tofurtherguiderail,thenextbuilding，miningworkunderwa

7、ter,weneedsometimetoforecastthefuturebymovingthedeformationofthesurfacecausedbyundergroundcoalmining．Thispaperdetailstheobservationsituationaanyimilleeastpit1252(1)facenaturalandgeographicalconditions，geologicalandminingconditions，stationsandstationsafterlayoutbyest