【摘 要】
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微震能级随时间发生变化,高能级微震事件与冲击地压有良好的对应关系,为预测矿山微震能量时序变化,基于一维卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN),建立微震能级
【机 构】
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中国矿业大学（北京）应急管理与安全工程学院,华亭煤业公司砚北煤矿,北京科技大学土木与资源工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51774015,51774048),中央高校基本科研业务费资助项目(2021YJSAQ03)。
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微震能级随时间发生变化,高能级微震事件与冲击地压有良好的对应关系,为预测矿山微震能量时序变化,基于一维卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN),建立微震能级时间序列预测模型;通过模型训练,实现以前十次微震事件的能量级别作为输入来预测下一次微震事件的能量级别.由于微震样本数据类间不平衡问题,导致模型测试时将106能量级别的微震事件全部判断为105能量级别的微震事件,为进一步提高模型对106能级微震事件预测的准确率,对模型进行改进并使用混合采样方法训练改进后的模型;利
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