本申請涉及礦井安全監控,特別是涉及一種地磁適配性評價模型訓練、應用方法、設備、介質及產品。
背景技術:
1、井下地磁定位是一種無源自主式定位方式,是實現礦山井下安全生產、人員管理和應急避險的重要保障。
2、地磁基準圖的適配特征選取和適配性評價方法是地磁定位的關鍵技術。目前常用的地磁適配特征有地磁場均值、標準差、粗糙度、粗糙方差比、地磁熵、相關系數、分形維數、累加梯度、相關距離、地磁費歇信息量、地磁編碼失真量、坡度標準差等13個基本適配特征,它們從不同角度刻畫了地磁場信息特征等,但都是空域地磁特征,當地磁空域變換不大時,適配性評價的精度不高。
技術實現思路
1、本申請的目的是提供一種地磁適配性評價模型訓練、應用方法、設備、介質及產品,能夠將頻域和空域類的適配性評價特征組合起來進行地磁適配性評價,從而能夠提高自主式適配性評價的精度。
2、為實現上述目的,本申請提供了如下方案:
3、第一方面,本申請提供了一種地磁適配性評價模型訓練方法,包括:
4、獲取井下巷道地磁基準圖數據;
5、對所述地磁基準圖數據的倒譜系數與匹配概率進行遍歷相關性分析,獲取相關系數最大的三個指標作為頻域適配性評價特征;所述匹配概率為所述地磁基準圖數據中的每個地磁序列與待匹配序列匹配成功的概率;
6、根據第一回歸系數計算所述頻域適配性評價特征的適配性評價權重,得到第一權重;所述第一回歸系數由所述頻域適配性評價特征與所述匹配概率進行多元線性回歸分析得到;
7、根據所述地磁基準圖數據計算井下巷道的空域特征指標集;所述空域特征指標集包括:平均地磁場值、地磁標準差、峰態系數、地磁粗糙度、粗糙方差比、自相關系數以及變異系數;
8、對所述空域特征指標集與匹配概率進行遍歷相關性分析,獲取相關系數大于預設閾值的特征指標作為空域適配性評價特征;
9、根據第二回歸系數計算所述空域適配性評價特征的適配性評價權重,得到第二權重;所述第二回歸系數由所述空域適配性評價特征與所述匹配概率進行多元線性回歸分析得到;
10、以頻域權重適配性評價特征和空域權重適配性評價特征為輸入,適配程度為輸出,訓練適配性評價網絡,得到適配性評價模型;所述頻域權重適配性評價特征為所述頻域適配性評價特征與所述第一權重的積;所述空域權重適配性評價特征為所述空域適配性評價特征與所述第二權重的積;所述適配性評價網絡為rbf神經網絡。
11、可選地,所述地磁基準圖數據的倒譜系數的獲取方法,具體包括:
12、將所述地磁基準圖數據進行分幀加窗,得到加窗信號;
13、對所述加窗信號進行傅里葉變換,得到頻譜信號;
14、將所述頻譜信號取對數,得到地磁基準圖數據的倒譜系數。
15、可選地,所述第一權重的計算公式為:
16、;
17、其中,
18、,=1,2,3;
19、其中,表示第個頻域適配性評價特征的第一權重,表示第個頻域適配性評價特征的回歸系數。
20、可選地,在以頻域權重適配性評價特征和空域權重適配性評價特征為輸入,適配程度為輸出,訓練適配性評價網絡,得到適配性評價模型之前,還包括:
21、建立不同類型礦山對應的評價經驗數據庫;所述礦山的類型包括金屬和非金屬礦;所述金屬礦包括:鐵礦、金礦、銀礦和稀有金屬礦;所述非金屬礦包括:煤礦、磷礦和硅石礦。
22、可選地,在所述獲取井下巷道地磁基準圖數據之后,還包括:
23、將所述地磁基準圖數據轉換為一維矩陣形式,并進行預加重降噪處理。
24、可選地,所述對所述地磁基準圖數據的倒譜系數與匹配概率進行遍歷相關性分析,具體包括:
25、使用皮爾森相關系數法對所述地磁基準圖數據的倒譜系數與匹配概率進行遍歷相關性分析。
26、第二方面,本申請提供了一種地磁適配性評價模型應用方法,包括:
27、獲取待評價位置的井下巷道地磁基準圖數據;
28、將所述待評價位置的井下巷道地磁基準圖數據輸入地磁適配性評價模型,得到適配程度;所述地磁適配性評價模型通過上述任一項所述的地磁適配性評價模型訓練方法訓練得到。
29、第三方面,本申請提供了一種計算機設備,包括:存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序,所述處理器執行所述計算機程序以實現上述中任一項所述的地磁適配性評價模型訓練方法或實現上述地磁適配性評價模型應用方法。
30、第四方面,本申請提供了一種計算機可讀存儲介質,其上存儲有計算機程序,該計算機程序被處理器執行時實現上述中任一項所述的地磁適配性評價模型訓練方法或實現上述地磁適配性評價模型應用方法。
31、第五方面,本申請提供了一種計算機程序產品,包括計算機程序,該計算機程序被處理器執行時實現上述中任一項所述的地磁適配性評價模型訓練方法或實現上述地磁適配性評價模型應用方法。
32、根據本申請提供的具體實施例,本申請公開了以下技術效果:
33、本申請提供了一種地磁適配性評價模型訓練、應用方法、設備、介質及產品,首先,獲取井下巷道地磁基準圖數據;然后通過對所述地磁基準圖數據的倒譜系數與匹配概率進行遍歷相關性分析,獲取相關系數最大的三個指標作為頻域適配性評價特征;所述匹配概率為所述地磁基準圖數據中的每個地磁序列與待匹配序列匹配成功的概率;根據第一回歸系數計算所述頻域適配性評價特征的適配性評價權重,得到第一權重;所述第一回歸系數由所述頻域適配性評價特征與所述匹配概率進行多元線性回歸分析得到;實現了頻域適配性評價特征及其權重的獲取;通過根據所述地磁基準圖數據計算井下巷道的空域特征指標集;所述空域特征指標集包括:平均地磁場值、地磁標準差、峰態系數、地磁粗糙度、粗糙方差比、自相關系數以及變異系數;對所述空域特征指標集與匹配概率進行遍歷相關性分析,獲取相關系數大于預設閾值的特征指標作為空域適配性評價特征;根據第二回歸系數計算所述空域適配性評價特征的適配性評價權重,得到第二權重;所述第二回歸系數由所述空域適配性評價特征與所述匹配概率進行多元線性回歸分析得到;實現了空域適配性評價特征及其權重的獲取,最后以頻域權重適配性評價特征和空域權重適配性評價特征為輸入,適配程度為輸出,訓練適配性評價網絡,得到適配性評價模型;所述頻域權重適配性評價特征為所述頻域適配性評價特征與所述第一權重的積;所述空域權重適配性評價特征為所述空域適配性評價特征與所述第二權重的積;所述適配性評價網絡為rbf神經網絡,實現了同時考慮空域和頻域特征,從而提高了適配性評價的精度。
1.一種地磁適配性評價模型訓練方法,其特征在于,所述地磁適配性評價模型訓練方法包括:
2.根據權利要求1所述的地磁適配性評價模型訓練方法,其特征在于,所述地磁基準圖數據的倒譜系數的獲取方法,具體包括:
3.根據權利要求1所述的地磁適配性評價模型訓練方法,其特征在于,所述第一權重的計算公式為:
4.根據權利要求1所述的地磁適配性評價模型訓練方法,其特征在于,在以頻域權重適配性評價特征和空域權重適配性評價特征為輸入,適配程度為輸出,訓練適配性評價網絡,得到適配性評價模型之前,還包括:
5.根據權利要求1所述的地磁適配性評價模型訓練方法,其特征在于,在所述獲取井下巷道地磁基準圖數據之后,還包括:
6.根據權利要求1所述的地磁適配性評價模型訓練方法,其特征在于,所述對所述地磁基準圖數據的倒譜系數與匹配概率進行遍歷相關性分析,具體包括:
7.一種地磁適配性評價模型應用方法,其特征在于,所述地磁適配性評價模型應用方法包括:
8.一種計算機設備,包括:存儲器、處理器以存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序,其特征在于,所述處理器執行所述計算機程序以實現權利要求1-6中任一項所述的地磁適配性評價模型訓練方法或實現權利要求7所述的地磁適配性評價模型應用方法。
9.一種計算機可讀存儲介質,其上存儲有計算機程序,其特征在于,該計算機程序被處理器執行時實現權利要求1-6中任一項所述的地磁適配性評價模型訓練方法或實現權利要求7所述的地磁適配性評價模型應用方法。
10.一種計算機程序產品,包括計算機程序,其特征在于,該計算機程序被處理器執行時實現權利要求1-6中任一項所述的地磁適配性評價模型訓練方法或實現權利要求7所述的地磁適配性評價模型應用方法。