王建民

太原理工大學(xué)礦業(yè)工程學(xué)院，山西 太原 030024

王建民.礦山邊坡變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的高斯過(guò)程智能分析與預(yù)測(cè)[J].測(cè)繪學(xué)報(bào)，2017,46(9)：1206.

10.11947/j.AGCS.2017.20170143.

WANG Jianmin.Intelligent Analysis and Prediction of Mine Slope Deformation Monitoring Data Based on Gaussian Process[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2017,46(9):1206. DOI:10.11947/j.AGCS.2017.20170143.

礦山邊坡變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的高斯過(guò)程智能分析與預(yù)測(cè)

王建民

太原理工大學(xué)礦業(yè)工程學(xué)院，山西 太原 030024

礦產(chǎn)資源開采引發(fā)的地表塌陷、崩塌、地裂縫和地面沉降等礦山災(zāi)害給人類的生命財(cái)產(chǎn)安全造成嚴(yán)重的威脅，集成多傳感器的自動(dòng)化、智能化監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是礦山地面災(zāi)害監(jiān)測(cè)的發(fā)展方向。以中煤平朔井工二礦邊坡(簡(jiǎn)稱二號(hào)井邊坡)自動(dòng)化監(jiān)測(cè)系統(tǒng)作為研究案例，應(yīng)用高斯過(guò)程(Gaussian process，GP)理論研究變形數(shù)據(jù)智能分析方法和預(yù)測(cè)模型，對(duì)礦山災(zāi)害進(jìn)行防治提供科學(xué)依據(jù)。

監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的可靠性是變形監(jiān)測(cè)分析和預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)，針對(duì)原始觀測(cè)數(shù)據(jù)可能存在的異常值，提出了完整搜索估計(jì)法(full search estimation，F(xiàn)SE)能夠?qū)崿F(xiàn)多維異常數(shù)據(jù)定位、估值和修正：根據(jù)異常數(shù)據(jù)影響驗(yàn)后方差這一基本思想，設(shè)計(jì)了多維異常數(shù)據(jù)定位搜索算法，在算法執(zhí)行的過(guò)程中能夠自動(dòng)生成包含異常數(shù)據(jù)位置的定位矩陣，同時(shí)給出了動(dòng)態(tài)閾值計(jì)算公式用于判斷搜索是否結(jié)束；應(yīng)用可靠性理論結(jié)合最小二乘方法推證了異常數(shù)據(jù)的估值和修正方程。分別以測(cè)量機(jī)器人異常數(shù)據(jù)探測(cè)和礦山坐標(biāo)轉(zhuǎn)換參數(shù)可靠性求解為例對(duì)FSE進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果表明FSE具有較好的抗差能力。

邊坡變監(jiān)測(cè)過(guò)程中受外界環(huán)境及施工作業(yè)等因素的影響有時(shí)造成數(shù)據(jù)缺失，需要應(yīng)用時(shí)空插值方法對(duì)缺失數(shù)據(jù)加以插補(bǔ)形成完整的時(shí)空序列數(shù)據(jù)。通過(guò)研究高斯過(guò)程回歸(Gaussian process regression,GPR)在時(shí)間域上插值的樣本數(shù)量，給出了GPR在時(shí)間域上的一維插值方法和步驟，試驗(yàn)證明GPR在時(shí)間域上可以適應(yīng)線性和非線性插值；按照空間插值樣本數(shù)據(jù)選擇的一般原則，進(jìn)一步研究了基于GPR的空間插值方法；顧及監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的時(shí)空關(guān)聯(lián)性，利用GPR在時(shí)間域和空間域插值輸出的驗(yàn)后方差作為定權(quán)因子，給出了基于GPR的時(shí)空插值的計(jì)算公式，并用交叉驗(yàn)證法證明了GPR時(shí)空插值的可行性。

對(duì)變形區(qū)域進(jìn)行時(shí)空位移特征分析是變形數(shù)據(jù)分析的一項(xiàng)主要內(nèi)容，就描述監(jiān)測(cè)點(diǎn)三維位移特征常用的絕對(duì)指標(biāo)進(jìn)行了論述，將短期位移速率和累積位移速率的比值定義為累積位移速率比作為一種相對(duì)指標(biāo)，使用累積位移速率比的大小和符號(hào)可以簡(jiǎn)單直觀地分析監(jiān)測(cè)點(diǎn)的相對(duì)穩(wěn)定狀態(tài)。通過(guò)計(jì)算分析一段時(shí)間內(nèi)的累積位移速率比，依據(jù)3σ準(zhǔn)則將監(jiān)測(cè)點(diǎn)的穩(wěn)定狀態(tài)分為4個(gè)級(jí)別，即穩(wěn)定、較穩(wěn)定、不穩(wěn)定和極不穩(wěn)定。

單獨(dú)分析監(jiān)測(cè)點(diǎn)的變形特征難以從整體上掌握變形區(qū)域的時(shí)空演化趨勢(shì)和變形規(guī)律。為此，在GPR時(shí)空插值的基礎(chǔ)上研究了基于GPR變形趨勢(shì)面模型建模方法和流程，以三維累積位移量作為分析對(duì)象，構(gòu)建了二號(hào)井邊坡的變形趨勢(shì)面模型，以此來(lái)分析其變形的時(shí)空演化過(guò)程；應(yīng)用FSE提取累積位移速率比的離群值，并將提取結(jié)果賦予高斯過(guò)程分類(Gaussian process classification,GPC)標(biāo)志，給出了基于GPC變形區(qū)域局部穩(wěn)定性分析方法和流程，以累積位移速率比作為分析對(duì)象，對(duì)二號(hào)井邊坡的局部穩(wěn)定性進(jìn)行整體分析。

鑒于GPR的核函數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)性能有很大影響，應(yīng)用核函數(shù)相加方式得到與變形曲線特點(diǎn)相吻合的組合式核函數(shù)“Matern32+SE”；考慮到監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的不斷更新和累積，為保持超參數(shù)與訓(xùn)練樣本集的一致性，研究了“遞進(jìn)-截尾式”超參數(shù)動(dòng)態(tài)更新模式和GPR最佳訓(xùn)練樣本數(shù)量確定方法；在此基礎(chǔ)上建立了以時(shí)間作為輸入項(xiàng)的GPR監(jiān)測(cè)點(diǎn)時(shí)間驅(qū)動(dòng)智能預(yù)測(cè)模型(GPR-TIPM)和以歷史數(shù)據(jù)作為輸入項(xiàng)的GPR監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)智能預(yù)測(cè)模型(GPR-DIPM)。

Intelligent Analysis and Prediction of Mine Slope Deformation Monitoring Data Based on Gaussian Process

WANG Jianmin

Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, China

his doctoral degree from TaiYuan University of technology on June 2016，majors in geo-spatial information.

P228

D

1001-1595(2017)09-1206-01

國(guó)家自然科學(xué)基金(41371373)

2017-03-23

王建民(1976—)，男，2016年6月畢業(yè)于太原理工大學(xué)，獲工學(xué)博士學(xué)位(指導(dǎo)教師：張錦教授)，研究方向?yàn)榈厍蚩臻g信息技術(shù)與應(yīng)用。

E-mail： 8844.4321@163.com