本申请适用于矿区开采沉陷技术领域，提供了一种矿区开采沉陷预测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取目标矿区的实时沉陷数据；对实时沉陷数据进行处理，确定实时沉陷数据对应的主成分，并基于实时沉陷数据对应的主成分构建新的沉陷数据；将新的沉陷数据输入训练后的预测模型，获取训练后的预测模型输出的新的沉陷数据对应的沉陷预计参数；基于新的沉陷数据对应的沉陷预计参数，预测目标矿区的开采沉陷。本申请能够准确得到新的沉陷数据对应的沉陷预计参数，进而根据上述沉陷预计参数预测目标矿区的开采沉陷，提高对目标矿区的开采沉陷预测的准确性。的开采沉陷预测的准确性。的开采沉陷预测的准确性。
【技术实现步骤摘要】
矿区开采沉陷预测方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本申请涉及矿区开采沉陷
，具体涉及一种矿区开采沉陷预测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]近年来，采矿业的规模逐渐扩大，在矿区开采过程中，地表原始应力状态遭到破坏而导致应力重新分布，在此过程中，岩体产生下沉、变形、移动等，造成地表沉陷、山体滑坡等一系列灾害，同时对地表建筑、铁路、农田等造成破坏，产生严重负面影响。因此对矿区开采沉陷的预测十分重要，即在矿区开采前对地表可能发生的移动变形进行预测十分重要。
[0003]相关技术中，通常采用概率积分法或沉陷预计参数检测法对矿区开采沉陷进行预测。前者由于采矿条件的复杂性，无法对概率积分法参数与实地地质采矿条件之间的关系进行准确和全面地表达，造成对矿区开采沉陷预测不准确。后者需要在单个矿区或区域性矿区分别建立观测站进行沉陷预计参数的检测，也存在对矿区开采沉陷预测不准确的问题。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本申请实施例提供了一种矿区开采沉陷预测方法、装置、电子设备及存储介质，以解决相关技术中矿区开采沉陷预测不准确的技术问题。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种矿区开采沉陷预测方法，包括：获取目标矿区的实时沉陷数据；对实时沉陷数据进行处理，确定实时沉陷数据对应的主成分，并基于实时沉陷数据对应的主成分构建新的沉陷数据；将新的沉陷数据输入训练后的预测模型，获取训练后的预测模型输出的新的沉陷数据对应的沉陷预计参数，其中，训练后的预测模型通过多个沉陷数据样本和各沉陷数据样本对应的沉陷预计参数训练得到；基于新的沉陷数据对应的沉陷预计参数，预测目标矿区的开采沉陷。
[0006]在第一方面的一种可能的实施方式中，获取目标矿区的实时沉陷数据之前，还包括：获取多个沉陷数据样本，以及各沉陷数据样本对应的沉陷预计参数；每个沉陷数据样本中包括不同类型的沉陷数据；对多个沉陷数据样本进行处理，确定沉陷数据样本对应的主成分，并基于沉陷数据样本对应的主成分构建新的数据样本；根据新的数据样本，和沉陷数据样本对应的沉陷预计参数，对预设的预测模型进行训练，得到训练后的预测模型。
[0007]在第一方面的一种可能的实施方式中，沉陷预计参数为多个，用于表征矿区开采沉陷程度；预设的预测模型包括多个子预测模型，各子预测模型分别与各沉陷预计参数对应；根据新的数据样本，和沉陷数据样本对应的沉陷预计参数，对预设的预测模型进行训练，得到训练后的预测模型，包括：对于每一子预测模型，以新的数据样本为模型输入，以每一子预测模型对应的沉陷预计参数为输出，分别对各子预测模型进行训练，得到各训练后的子预测模型；根据各训练后的子预测模型构建训练后的预测模型。
[0008]在第一方面的一种可能的实施方式中，对实时沉陷数据进行处理，确定实时沉陷
数据对应的主成分，并基于主成分构建新的沉陷数据，包括：根据沉陷数据样本对应的主成分和实时沉陷数据，确定实时沉陷数据对应的主成分；将实时沉陷数据对应的主成分作为新的沉陷数据。
[0009]在第一方面的一种可能的实施方式中，沉陷数据样本对应的主成分为多个；对多个沉陷数据样本进行处理，确定沉陷数据样本对应的主成分之后，还包括：判断沉陷数据样本对应的各主成分是否满足相关性条件；相关性条件为第一主成分与第二主成分之间的相关性系数小于预设系数阈值；其中，第一主成分为沉陷数据样本对应的多个主成分中的任一主成分，第二主成分为沉陷数据样本对应的多个主成分中，除第一主成分之外的任一主成分；相应的，基于沉陷数据样本对应的主成分构建新的数据样本，包括：根据满足相关性条件的沉陷数据样本对应的主成分构建新的数据样本。
[0010]在第一方面的一种可能的实施方式中，对于每一子预测模型，以新的数据样本为模型输入，以每一子预测模型对应的沉陷预计参数为输出，分别对各子预测模型进行训练，得到各训练后的子预测模型，包括：对于每一子预测模型，以新的数据样本为模型输入，以每一子预测模型对应的沉陷预计参数为输出，进行训练过程中，根据每一子预测模型对应的损失函数的损失值调整每一子预测模型的网络权重，直至每一子预测模型对应的损失函数的损失值小于预设损失阈值，则停止训练，得到每一训练后的子预测模型。
[0011]在第一方面的一种可能的实施方式中，基于新的沉陷数据对应的沉陷预计参数，预测目标矿区的开采沉陷，包括：根据新的沉陷数据对应的沉陷预计参数，确定目标矿区开采沉陷的沉陷等级；若沉陷等级超过预设沉陷等级，则进行报警。
[0012]第二方面，本申请实施例提供了一种矿区开采沉陷预测装置，包括：
[0013]数据获取模块，用于获取目标矿区的实时沉陷数据；
[0014]数据构建模块，用于对实时沉陷数据进行处理，确定实时沉陷数据对应的主成分，并基于实时沉陷数据对应的主成分构建新的沉陷数据；
[0015]参数预测模块，用于将新的沉陷数据输入训练后的预测模型，获取训练后的预测模型输出的新的沉陷数据对应的沉陷预计参数，其中，训练后的预测模型通过多个沉陷数据样本和各沉陷数据样本对应的沉陷预计参数训练得到；
[0016]沉陷预测模块，用于基于新的沉陷数据对应的沉陷预计参数，预测目标矿区的开采沉陷。
[0017]第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如第一方面任一项所述的矿区开采沉陷预测方法。
[0018]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项所述的矿区开采沉陷预测方法。
[0019]第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述第一方面中任一项所述的矿区开采沉陷预测方法。
[0020]可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
[0021]本申请实施例提供的矿区开采沉陷预测方法、装置、电子设备及存储介质，通过将
实时沉陷数据对应的主成分作为新的沉陷数据，可以对实时沉陷数据进行数据降维，提高数据的准确性和可靠性，而且本申请实施例将新的沉陷数据输入训练后的预测模型，该训练后的预测模型通过多个沉陷数据样本和各沉陷数据样本对应的沉陷预计参数训练得到，从而通过上述训练后的预测模型可以准确得到新的沉陷数据对应的沉陷预计参数，减少不同矿区、沉陷成因和环境对沉陷预计参数的干扰，进而根据上述沉陷预计参数预测目标矿区的开采沉陷，提高对目标矿区的开采沉陷预测的准确性。
[0022]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本说明书。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种矿区开采沉陷预测方法，其特征在于，包括：获取目标矿区的实时沉陷数据；对所述实时沉陷数据进行处理，确定所述实时沉陷数据对应的主成分，并基于所述实时沉陷数据对应的主成分构建新的沉陷数据；将所述新的沉陷数据输入训练后的预测模型，获取所述训练后的预测模型输出的所述新的沉陷数据对应的沉陷预计参数，其中，所述训练后的预测模型通过多个沉陷数据样本和各沉陷数据样本对应的沉陷预计参数训练得到；基于所述新的沉陷数据对应的沉陷预计参数，预测所述目标矿区的开采沉陷。2.根据权利要求1所述的矿区开采沉陷预测方法，其特征在于，所述获取目标矿区的实时沉陷数据之前，还包括：获取多个沉陷数据样本，以及各沉陷数据样本对应的沉陷预计参数；每个沉陷数据样本中包括不同类型的沉陷数据；对所述多个沉陷数据样本进行处理，确定所述沉陷数据样本对应的主成分，并基于所述沉陷数据样本对应的主成分构建新的数据样本；根据所述新的数据样本，和所述沉陷数据样本对应的沉陷预计参数，对预设的预测模型进行训练，得到训练后的预测模型。3.根据权利要求2所述的矿区开采沉陷预测方法，其特征在于，所述沉陷预计参数为多个，用于表征矿区开采沉陷程度；所述预设的预测模型包括多个子预测模型，各子预测模型分别与各沉陷预计参数对应；所述根据所述新的数据样本，和所述沉陷数据样本对应的沉陷预计参数，对预设的预测模型进行训练，得到训练后的预测模型，包括：对于每一子预测模型，以所述新的数据样本为模型输入，以每一子预测模型对应的沉陷预计参数为输出，分别对所述各子预测模型进行训练，得到各训练后的子预测模型；根据所述各训练后的子预测模型构建训练后的预测模型。4.根据权利要求2所述的矿区开采沉陷预测方法，其特征在于，所述对所述实时沉陷数据进行处理，确定所述实时沉陷数据对应的主成分，并基于所述主成分构建新的沉陷数据，包括：根据所述沉陷数据样本对应的主成分和所述实时沉陷数据，确定所述实时沉陷数据对应的主成分；将所述实时沉陷数据对应的主成分作为新的沉陷数据。5.根据权利要求2所述的矿区开采沉陷预测方法，其特征在于，所述沉陷数据样本对应的主成分为多个；所述对所述多个沉陷数据样本进行处理，确定所述沉陷数据样本对应的主成分之后，还包括：判断所述沉陷数据样本对应的各主成分是否满足相关性条件；所述相关性条件为第一主成分与第二主成分之间的相关性系数小于预设系...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕广涵，宋铁军，徐志新，赵志全，解冰，韩新哲，赵少锋，宋朝，杨英杰，蔡成波，
申请(专利权)人：华北有色工程勘察院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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