[发明专利]一种地表变形破坏预测预警方法、装置及存储介质

说明书

本发明提供了一种地表变形破坏预测预警方法、装置及存储介质，该方法包括：获取地表变形破坏的主控因素，以及所述主控因素相关数据；根据所述主控因素相关数据对预设随机森林算法模型进行调试，并根据调试后的随机森林算法模型得到可能发生地表变形破坏的预测结果；将所述可能发生地表变形破坏的预测结果输入功效系数模型，以得到地表变形破坏预警等级。将主控因素、随机森林算法模型与功效系数模型相结合，能够构建一种新型地表变形破坏预测预警模型，能够提高预测精度以及预测稳定性。

技术领域

本发明涉及地表变形破坏预测预警领域，尤其涉及一种地表变形破坏预测预警方法、装置及存储介质。

背景技术

随着矿山开采逐渐进入深部，由地应力变化、地下水渗流及采空区扩大等所引起的地表变形破坏越来越严重，威胁矿山生产及人民生命财产安全；因此开展地表变形破坏预测研究，具有重大现实意义和工程价值。

现阶段针对地表变形破坏的理论预测的方法主要有BP神经网络、遗传算法、支持向量机、随机介质理论、时间序列、灰色关联等方法，上述方法在进行地表变形破坏研究中取得了一定的成果，但这些方法存在精度不高、稳定性较差、训练时间过长等问题；且地表变形破坏具有复杂性和地域性差异，使得准确预测地表变形破坏具有较大难度，同时目前针对矿山地表变形破坏预警开展的工作相对较少，因此需要采用一种合理的方法对矿山可能产生的地表变形破坏进行提前预警。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于主成分分析(principal componentanalysis，PCA)、随机森林算法(random forest，RF)、功效系数法(efficacy coefficientmethod，ECM)的地表变形破坏预测预警技术。能够更准确方便地进行地表变形破坏预测预警。

有鉴于此，本发明第一方面提供了一种地表变形破坏预测预警方法，该方法包括：获取地表变形破坏的主控因素，以及所述主控因素相关数据；根据所述主控因素相关数据对预设随机森林算法模型进行调试，并根据调试后的随机森林算法模型得到可能发生地表变形破坏的预测结果；将所述可能发生地表变形破坏的预测结果输入功效系数模型，以得到地表变形破坏预警等级。这将主控因素、随机森林算法模型与功效系数模型相结合，能够构建一种新型地表变形破坏预测预警模型，能够提高预测精度以及预测稳定性。

可选地，结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述获取地表变形破坏的主控因素包括：采用主成分分析方法进行降维处理，以获取所述主控因素，其中，所述主控因素包括：开采深度、开采宽度、采场顶板稳固性、地下水、单轴抗压强度、区域断层、围岩强度应力比、围岩切向应力与抗压强度比、主要影响范围角、有效矿体厚度。

可选地，结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述根据所述主控因素相关数据对预设随机森林算法模型进行调试包括：根据数据训练集与数据测试集对所述随机森林算法模型进行调试，其中，所述数据训练集与所述数据测试集是根据所述主控因素相关数据划分得到的；所述根据调试后的随机森林算法模型得到可能发生地表变形破坏的预测结果包括：将现场实测数据输入所述调试后的随机森林算法模型，以得到所述可能发生地表变形破坏的预测结果。

可选地，结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：根据所述地表变形破坏预警等级确定针对性的处理措施。

本申请第二方面提供了一种地表变形破坏预测预警装置，该装置包括：获取模块，用于获取地表变形破坏的主控因素，以及所述主控因素相关数据；第一处理模块，用于根据所述主控因素相关数据对预设随机森林算法模型进行调试，并根据调试后的随机森林算法模型得到可能发生地表变形破坏的预测结果；第二处理模块，用于将所述可能发生地表变形破坏的预测结果输入功效系数模型，以得到地表变形破坏预警等级。