【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及矿山安全，特别涉及一种基于动态频域分解与稀疏注意力的冲击地压预测方法。
技术介绍
1、冲击地压是一种严重的矿山动力灾害，其发生机理复杂，涉及地质条件、采矿扰动、应力集中等多种因素。由于冲击地压具有突发性、非线性和强随机性，其预测一直是矿山安全领域的核心难题。目前，冲击地压的监测和预警主要依赖于微震监测数据，该方法能够记录岩体内部的能量积累与释放过程，为冲击地压预测提供重要依据。
2、传统的冲击地压预测方法主要依赖于统计分析、经验判断或简单的机器学习模型。这些方法虽然在一定程度上能够识别冲击地压的前兆特征，但往往难以充分挖掘微震数据中的时序模式，无法有效捕捉不同事件之间的复杂依赖关系，导致预测精度较低。此外，由于井下环境复杂，采集到的微震数据通常含有大量噪声，传统方法难以从中提取有效信息，进一步影响预测效果。
3、近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的冲击地压预测方法逐渐成为研究热点。循环神经网络(rnn)、长短期记忆网络(lstm)和双向门控循环单元(bigru)等时序模型被广泛应用于冲击地
【技术保护点】
1.一种基于动态频域分解与稀疏注意力的冲击地压预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于动态频域分解与稀疏注意力的冲击地压预测方法，其特征在于：S1所述获取微震监测数据的方法为以工作面割煤一刀所推进距离视为基本单元，对原始微震监测数据进行重构，从而建立所述序列数据中数据点与采动扰动强度的映射关系。
3.根据权利要求1所述的一种基于动态频域分解与稀疏注意力的冲击地压预测方法，其特征在于，S2所述时间序列数据中的每一个数据点包含至少一个从相应推进距离单元内的微震监测数据中提取的统计特征和物理特征。
4.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种基于动态频域分解与稀疏注意力的冲击地压预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于动态频域分解与稀疏注意力的冲击地压预测方法，其特征在于：s1所述获取微震监测数据的方法为以工作面割煤一刀所推进距离视为基本单元，对原始微震监测数据进行重构，从而建立所述序列数据中数据点与采动扰动强度的映射关系。
3.根据权利要求1所述的一种基于动态频域分解与稀疏注意力的冲击地压预测方法，其特征在于，s2所述时间序列数据中的每一个数据点包含至少一个从相应推进距离单元内的微震监测数据中提取的统计特征和物理特征。
4.根据权利要求1所述的一种基于动态频域分解与稀疏注意力的冲击地压预测方法，其特征在于，s2所述动态频域分解为：对所述时间序列数据应用快速傅立叶变换fft以转换到频域；并根据一个频率阈值，将频域信号分离为代表序列长期趋势的低频分量，和代表短期波动与噪声的高频分量；所述频率阈值为根据历史微震数据的频谱特性分析预先确定的经验值，或是在模型训练过程中作为超参数进行寻优确定的可调参数。
5.根据权利要求1所述的一种基于动态频域分解与稀疏注意力的冲击地压预测方法，其特征在于，s2所述获自适应频...
【专利技术属性】
技术研发人员：张俊明，夏奇圆，吴海，余伟健，王卫军，张自政，位赛磊，
申请(专利权)人：湖南科技大学，
类型：发明
国别省市：
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