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摘要
针对冲击地压的预警结果及预测位置离散性大等问题，研究了多源信息融合的冲击地压预警技术，建立了基于机器学习算法的多源信息融合深度预测模型。通过对冲击地压事件的分析，研究了冲击事故发生的主要原因、特点及影响因素；以煤岩的抗压强度、抗拉强度、弹性能和地应力为冲击地压预测的主要指标，建立了深度神经网络预测模型，确定不同预测指标的权重，通过大数据分析和有限数据验证，确定了模型的可应用型。以陕西某冲击地压矿井为例，对深度神经网络模型进行应用，通过现场实测验证了冲击地压预测模型的有效性和正确性，提出了构建巷道围岩弱结构防治技术吸收冲击地压能量。
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