基于LSTM多变种模型的岩爆微震参数预测研究

摘要：

岩爆是深地工程和深部资源开采中必须要解决的核心问题之一.基于改进的LSTM神经网络,提出了用于时间序列预测的LSTM微震多参数预测模型,包括单变量时序预测模型和多元平行序列预测模型.并以峨汉高速大峡谷隧道微震监测数据对模型进行验证,同时与多项式回归方法结果进行对比分析.结果表明:单变量预测模型中堆叠式LSTM(S-LSTM)的预测精度最高;多变量预测模型中卷积LSTM(CNN-LSTM)对累积视体积和能量指数具有最好的预测效果,且余下几种LSTM模型仍可准确实现各参数演化趋势的预测,其精度均优于多项式回归分析方法.研究可为正确识别岩爆当前活动及未来状态的危险性提供理论支撑,为及时掌握岩爆未来活动状态提供重要依据.

关键词：隧道工程、岩爆、微震参数、时间序列预测、LSTM

所属期刊栏目：18

分类号：U456.3(隧道工程)

资助基金：军事科学院国防工程研究院协作项目2019-JKCF-C01-1033

在线出版日期：2023-02-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：1481-1494