煤炭工程

作者：管新邦,赵善坤,王　寅,李云鹏,孔令海,李一哲,刘军宏

单位：1. 煤炭科学技术研究院有限公司，北京 1000132. 煤炭科学研究总院 煤矿灾害防控全国重点实验室，北京 1000133. 中煤大同能源有限公司，山西 大同 037001

关键词：冲击地压,监测预警,线性回归,神经网络,危险性预测,

为了构建一种“机理约束-数据驱动”的冲击地压智能预警模型，实现危险性的“地点-时间-强度”一体化预测。基于多源异构数据，建立了融合实时监测、开采技术、煤岩体强度及地质条件的多参量指标体系，并引入时序与空间参数构建时空耦合预警模块。通过数据归一化、K-means聚类补全及主成分分析进行特征处理，分别采用L2正则化多元线性回归、BP神经网络及RNN-GRU神经网络构建预测模型并进行对比。结果表明：L2正则化模型可解析各因素权重，支撑机理研究与单指标预警；RNN-GRU模型凭借门控循环单元显著提升了对时序动态特征的捕捉能力，结合测点位置编码与改进K-means聚类，实现了冲击危险的时空分布预测。在呼吉尔特矿区现场应用中，该模型预测震级与实际接近，时间误差小于2.5h，位置误差小于50m，综合准确率达85%，为冲击地压智能预警提供了可靠方法。

来源：2025年第11期

《煤炭工程》期刊编辑部

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