概率积分法预计模型的某些修正
概率图模型中常见的错误分析与解决方法(七)
概率图模型中常见的错误分析与解决方法概率图模型是一种用来描述变量之间关系的有效工具。
它可以帮助我们推断变量之间的依赖关系，预测未来事件的概率，并进行决策。
然而，在实际应用中，我们常常会遇到一些错误，这些错误可能会导致模型的不准确性和低效性。
本文将从常见错误的角度出发，探讨概率图模型中的错误分析与解决方法。
错误一：参数估计不准确在概率图模型中，参数估计是一个至关重要的步骤。
参数的准确性直接影响着模型的性能。
然而，由于数据量不足、数据分布不均等原因，我们常常会遇到参数估计不准确的情况。
解决方法：1.增加数据量：通过增加数据量，可以提高参数估计的准确性。
可以通过数据采集、数据合成等方式来增加数据量。
2.改进参数估计方法：可以通过改进参数估计的方法来提高准确性，比如使用更复杂的参数估计方法，或者结合领域知识进行参数估计。
错误二：变量选择错误在概率图模型中，选择合适的变量是非常重要的。
如果选择了错误的变量，可能会导致模型的不准确性。
解决方法：1.特征工程：可以通过特征工程的方法来选择合适的变量，比如使用特征选择算法、进行特征组合等。
2.领域知识：结合领域知识进行变量的选择，可以提高变量选择的准确性。
错误三：结构学习错误在概率图模型中，结构学习是一个复杂的问题。
如果结构学习错误，可能会导致模型的不准确性。
解决方法：1.改进结构学习算法：可以通过改进结构学习的算法来提高准确性，比如使用更复杂的结构学习算法，或者结合领域知识进行结构学习。
2.交叉验证：可以使用交叉验证的方法来评估不同的结构学习算法，选择最合适的结构。
错误四：未考虑隐变量在概率图模型中，有些变量是不可观测的，即隐变量。
如果未考虑隐变量，可能会导致模型的不准确性。
解决方法：1.引入隐变量：可以通过引入隐变量的方法来提高模型的准确性，比如使用隐变量模型、EM算法等。
2.领域知识：结合领域知识进行隐变量的引入，可以提高隐变量的准确性。
错误五：未考虑时间序列在概率图模型中，有些变量具有时间序列的特性，如果未考虑时间序列，可能会导致模型的不准确性。
基于概率积分法的矿区地表沉陷预计分析
基于概率积分法的矿区地表沉陷预计分析刘欣;吴昊;贾勇帅;魏超【摘要】为了预防矿区开采造成的沉陷及其诱发的自然地质灾害,进行必要的沉陷预计工作.以兖州某煤矿10303工作面开采为例,选取适宜本区域的概率积分法作为预计模型,采用该矿地表观测站实测分析得到的岩移参数作为预计参数,进行地表移动变形预计,根据预计结果绘制村庄地表破坏分区图,并根据临界变形值标准划分实际的地表破坏等级范围,为进一步确定开采方案提供参考.【期刊名称】《北京测绘》【年(卷),期】2017(000)001【总页数】4页(P123-126)【关键词】沉陷预计;概率积分法;采动影响;破坏等级分区范围【作者】刘欣;吴昊;贾勇帅;魏超【作者单位】山东科技大学测绘科学与工程学院,山东青岛266590;山东科技大学测绘科学与工程学院,山东青岛266590;山东科技大学测绘科学与工程学院,山东青岛266590;山东科技大学测绘科学与工程学院,山东青岛266590【正文语种】中文【中图分类】P258随着我国经济的发展，煤炭的需求量将越来越大，“三下”开采已成为大势所趋，合理的解决“三下”采煤问题显得尤为重要。
但由于煤矿地下开采范围大、开采层数多而开采深度有限，开采的影响一般都能发展到地表，波及上覆岩层与地表的一些与人类生产生活有密切相关的对象。
针对矿区开采造成的沉陷及其诱发的自然地质灾害，沉陷预计工作显得尤为重要。
开采引起的岩层与地表移动过程，类似于松散介质的移动过程。
这种移动过程是一种服从统计规律的随机过程，可以用概率论的方法来揭示岩层与地表移动随机分布的规律性。
从统计的观点出发，可将整个采区的开采分解为无数个无限小的“单元开采”。
在“单元开采”上的地表形成“单元盆地”。
整个采区开采对岩层与地表的影响，相当于这无数个“单元开采”对岩层与地表形成的影响之和。
地表无数个“单元盆地”叠加构成总的地表移动盆地[1]。
这个过程的叠加与计算可以用概率分布密度曲线的积分来完成。
巨厚松散层下开采地表的移动变形预计与分析
上方 还有 村庄 ， 了提高采 区 回收率 ， 为 尽可 能 多的
回收煤炭 资源 ，所 以对 巨厚 工 程概 况
赵 同一矿位 于焦 作煤 田东部 ，西 南距 焦作 市 ５ ｍ， 南距 新 乡市 ３ ｍ， 政 区 域 隶 属 辉 县 ０ｋ 东 ９ｋ 行
征， 对其进 行理 论修 正 ， 而建立 起厚 松散 层条 件 进
含煤面积 ４ ． ３ ７ ｍ ，总资源储量 ３ ３ 亿 ｔ可 ７ｋ ．４ ７ ９ ， 采储 量 １ ７ ｔ ． 亿 。煤层 平均 煤厚 ５２ Ｉ 井设 计 ７ ． Ｉ， ９Ｔ 矿
生产 能力 ２ ／，服务 年 限 ５ ． ａ ２ ０ ． Ｍｔ ４ ａ ６ ，０ ８年 ６月 ９
属 巨厚 松散 层 。 顶板 基岩较 薄 ， 岩厚 度呈 北西厚 覆
以采 用传统 的概 率积 分法进 行预 计 ，则 由于煤 层 的开 采将 导致基 岩 面上 的下 沉 曲线可 表示 为 ：
＝ ・
。
｝ ’ ｅ ｄ ‘ ｓ
４ ．５Ｉ。首采 区二 煤 层 厚 ３ ２６９ 平均 煤 ８ ７ ｎ ． ～ ．６ｍ， ９ 厚 ６Ｉ， 角 ２ ～ ０ 均采 深 ５０ｉ。由于受 地表 Ｔ倾 Ｉ 。 平 ２ ｎ
村 庄 的影 响 ，采煤方 法 为分层综 采 ，先开 采上 分 层 ， 高 ３５ｉ， 作 面 走 向长 度 １０ ０ｍ， 斜 长 采 ． ｎ工 ０ 倾
（ ． 南理 工 大学 能 源 与 工程 学院 ， 南 焦 作 ４ ４ ０ ； ． 南 理 工 大 学 安 全 技 术 培 训 中心 ， 南 焦作 ４ ４ ０ ） １河 河 ５ ０ ３ ２河 河 ５０ ３
要 ］ 我 国在 华 北 、 东地 区广泛 的覆 盖 着 第三 纪 、 四 纪 以来 的松散 层 ， 华 第 由于松散 层 下 开采 引起 的地表 移动 和 变形 与一般 的地 质条 件 下 开采有很 大的 差异 ，引起 了相 关 学者的 关 注。赵 固一矿 ， 其地表 不仅 覆 盖 着 巨厚松 散 层 ， 而且 有 的采 区上 方还 有村 庄 ， 煤矿 的安 全 生产 带来 了很 大的 问题 ， 给 通过 用概 率积 分 法对 地表 的移 动和 变形 进行 预计 ， 合理 的确 定 了开采上 限 ， 证 了煤矿 的安 全 生产。 保 ［ 关键词 ］ 巨厚 松散层 ； 地表 移 动 ； 地表 变形 ； 率积 分法 概 ［ 中图分 类 号 ］Ｔ ２ ［ Ｄ３ ７ 文献标 识码 ］Ｂ ［ 文章编 号 ］ 】７ － ４ （０ １ｏ － ７ －３ ６ ２９ ３２ １ ）ｌ０ ００ ９ ０
基于MapX的概率积分法预计模型的边缘修正
ｔ 一主要影响角正切值 ； ｇ Ｂ
Ｋ 边缘修 正 系数 。 一
Ｗｉｄｗ 操作 系统 的 标 准控 件 ，因而 支 持绝 大 多 ｎｏｓ 数 标准 的可 视 化开 发 环境 ，开 发人 员 可 轻松 地 将 地 图功 能嵌 人 到应 用 程 序 中， 且可 以脱离 Ｍａ— 并 ｐ
Байду номын сангаас
要 ］ 概 率积分法是具有深厚松散层 的矿区进行地表移动 变形预计的主要方法。就采用
概 率 积 分 法预 计 的下 沉盆 地边 缘 区收 敛过 快 问题 ，提 出采 用边缘 修 正 方法 予 以改
进 ，并利用 ＭａＸ控件以及 Ｖ ． Ｅ 实现 了地表移动盆地预计下沉曲线的边界修 ｐ ＢＮ Ｔ 正 。通过 大量 的 实测 曲线 与预 计 曲线 对 比 ， 明 了这 一 方法是 有 效的 。 证 ［ 关键 词 ］ 开采 沉 陷预 计 ； 率积 分法 ；Ｂ． Ｔ； ｐ 边缘修 正 概 Ｖ ＮＥ ＭａＸ； ［ 中图分类号 ］Ｔ ２ 文献标识码 ］Ｂ ［ Ｄ３５［ 文章编号 ］１７ － ４（ ０） １１０ ６２９ ３ ０８ ５ １ ＿ ９ ２ ０ ３
Ｍｐ ａＸ提供了四种类型 的 Ｆａ ｒ 对象： ｅｔ ｅ ｕ 区域 、 、 点 线、 文本 。利用这个对象的各种属性 、 事件和方法 可实现多种地图的编辑操作 。 ］
本 文 主要 利 用 ＭａＸ与 ＶＢＮ Ｔ相结 合 来 完 ｐ ．Ｅ
ＫＩ ＝ 即边缘不修正。 边缘 修 正 系 数 Ｋ与 和 参数 的关 系 如 图
２ 概率积分法 的边缘修 正模 型
２１ 概 率积 分法 的边 界修正 模 型 ．
概率积分法的边界修正，实际上是采用一种 数学处理 的方法 ， 使盆地边缘区（ 即拐点 以外 ） 的 主要影响半径 ｒ 自拐点 向外逐渐变大 ，而在计算 边界（ 即拐点 ） 以内部分保持不变。 采用的模型为 ：
拉普拉斯修正公式
拉普拉斯修正公式拉普拉斯修正公式是统计学中常用的一种方法，用于校正概率估计值。
它的提出使得统计学在实际应用中更加准确和可靠。
以下将以人类的角度，通过叙述的方式来解释拉普拉斯修正公式的原理和应用。
拉普拉斯修正公式是在概率估计中常用的一种修正方法。
以一个简单的例子来说明：假设我们想要估计某个班级的男生占比，我们进行了一次随机抽样，结果发现抽到的样本中有80%是男生。
那么我们可以初步估计班级男生占比为80%。
然而，我们也要考虑到样本数量的影响。
如果我们只抽取了10个学生，那么80%的男生占比可能会有较大的误差。
因此，为了增加估计的准确性，我们可以使用拉普拉斯修正公式。
拉普拉斯修正公式的原理是在估计概率时，给每个样本的计数加上一个修正项。
这个修正项是一个常数，通常为1。
具体而言，对于男生占比的估计，我们可以将拉普拉斯修正公式应用于计算中。
假设班级总人数为100人，男生的数量为80人，女生的数量为20人。
那么在拉普拉斯修正公式中，我们会将男生的数量加上一个修正项，即80 + 1，女生的数量同样也加上一个修正项，即20 + 1。
这样，在计算男生占比时，我们得到的结果为(80 + 1) / (100 + 2) = 0.808，即约为80.8%。
通过拉普拉斯修正公式，我们对男生占比的估计进行了修正，使其更加准确。
修正项的引入可以弥补样本数量较少时的不足，提高估计的可靠性。
除了在估计概率时使用拉普拉斯修正公式，它还可以应用于其他领域，如文本分类、信息检索等。
在这些领域中，概率估计也是一个重要的问题。
通过应用拉普拉斯修正公式，可以提高模型的准确性和可靠性。
拉普拉斯修正公式是一种常用的统计学方法，用于校正概率估计值。
它通过引入修正项，提高了估计的准确性和可靠性。
在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的修正项，并应用于概率估计中，以提高结果的可信度。
分类模型校准方法
分类模型校准方法在机器学习领域中，分类模型是指通过对输入数据进行分析和学习，根据某种规则对数据进行分类的模型。
分类模型的性能往往决定了其在实际应用中的效果，因此模型的校准方法对于提高分类准确度至关重要。
本文将介绍几种常见的分类模型校准方法，包括概率校准、阈值校准和后处理校准。
一、概率校准概率校准是指通过调整分类模型输出的概率值，使其更加接近真实的预测概率分布。
在实际应用中，分类模型常常输出的是0或1的离散预测值，而真实的预测概率分布往往是连续的。
概率校准的目标是使模型的预测概率能够更好地反映样本真实的频率分布。
常见的概率校准方法包括Platt校准、等频率校准和贝叶斯校准。
Platt校准通过拟合逻辑回归模型对模型的输出概率进行校准，等频率校准则是将输出概率分为多个等频率区间，然后计算每个区间的真实频率作为校准后的输出概率，而贝叶斯校准则是基于贝叶斯框架对概率分布进行估计和校准。
这些方法都能有效地提高分类模型的准确度和稳定性。
二、阈值校准阈值校准是指通过调整分类模型的预测阈值，使其更符合实际应用需求。
在一些实际应用场景中，对于不同类别的预测结果可能有不同的成本和利益，此时需要根据具体情况调整分类模型的预测阈值，以达到最优的效果。
常见的阈值校准方法包括代价敏感学习和成本曲线分析。
代价敏感学习是指根据不同类别的代价矩阵调整分类模型的决策阈值，以最小化总体代价。
而成本曲线分析则是通过绘制成本曲线，从而找到最优的分类阈值。
这些方法能够有效地提高分类模型在实际应用中的效果。
三、后处理校准后处理校准是指通过对模型输出的后处理，使其更符合实际应用需求。
常见的后处理校准方法包括集成学习和规则化处理。
集成学习是指通过结合多个分类模型的预测结果，从而获得更稳定和准确的预测结果。
而规则化处理则是通过对模型输出的分布进行规则化处理，使其更符合实际需求。
这些方法能够有效地提高分类模型的稳定性和准确度。
分类模型校准方法是提高分类模型效果的关键。
09-基于Matlab曲线拟合求取地表沉陷预计参数的程序实现与优化
基于Matlab 曲线拟合求取地表沉陷预计参数的程序实现与优化高超（天地科技股份有限公司开采设计事业部，北京100013）［摘要］为解决煤矿地表移动观测站实测及数值模拟或相似材料模拟试验数据的概率积分法地表沉陷预计参数的科学、准确求取，以概率积分法为基础，应用Matlab 编写了实测或试验数据曲线拟合求取地表沉陷预计参数的程序，实现了求取地表沉陷预计参数的计算机处理；对于不同工作面位置采厚的变化，提出了将实际采掘工作面以水平面划分为多个不同煤层厚度工作面叠加来进行地表沉陷预计参数求取的方法；对于矿图原始坐标位数较多、采深较小的工作面拟合求参过程中的计算容易溢出与计算速度问题，提出了对地表沉陷预计公式先降低计算坐标位数再将求取结果坐标位数提升的方法。
研究结果表明：对变采高工作面地表沉陷预计参数求取，沿水平面划分为多个煤层厚度的工作面叠加求参法，减小了工作面平均采高法与垂直划分法的预计参数求取误差，尤其解决了工作面垂直划分法求参中拐点偏移距的离散性问题；同时对矿图原始坐标位数较多的煤矿区，对地表沉陷预计公式中的坐标处理方法，提升了计算速度，解决了计算容易溢出的问题。
［关键词］Matlab ；曲线拟合；沉陷预计参数；程序编写；求参方法优化［中图分类号］TD325［文献标识码］A［文章编号］1006-6225（2018）01-0033-05Program Implementation and Optimization of Surface Subsidence PredictingParameters Determination Based on Matlab Curves FittingGAO Chao（Coal Mining ＆Designing Department ，Tiandi Science ＆Technology Co.，Ltd.，Beijing 100013，China ）Abstract ：In order to solve the problems that probability integral surface subsidence predicting parameter calculated scientific and ac-curately ，which included that practical data of surface movement observation station or testing data of similar material simulation ，based on probability integral method ，the program of surface subsidence predicting parameters calculated based on practical data and testing data curves fitting was coding by Matlab ，and then the process that surface subsidence predicting parameters calculated realized by computer ，to position and thickness variation of different working face ，the surface subsidence predicting parameters method was put forward according many working faces overlaying ，which with different coal seam thickness and divided by horizontal plane of prac-tical working face ，to the problems that calculating overflow and calculating speed during parameters calculated of fitting process for more digits of original coordinate of mining map and small mining height working face ，the method was put forward that firstly reduced calculating coordinate digits and then improved coordinate digits of the results for surface subsidence predicting formula.The results showed that surface subsidence predicting parameters calculating for working face with mining height variation ，the method decreased the errors to reducing working face average mining height method and vertical dividing method ，especially ，the discrete problem of in-flection point offset of working face vertical dividing method was solved ，at the same time for the coal mine area with more mining map original coordinate digits ，and the coordinate handling method in surface subsidence predicting method formula ，the calculating speed was improved and overflow problem was solved also.Key words ：Matlad ，curve fitting ；subsidence predicting parameter ；programming ；method optimization of parameters determination［收稿日期］2017－11－03［DOI ］10.13532/11－3677/td.2018.01.009［基金项目］国家科技重大专项课题：煤与煤层气协调开发模式及技术的优化集成应用（2016ZX05045－007）［作者简介］高超（1987－），男，河北石家庄人，主要从事开采沉陷方面研究工作。
高中数学概率与统计中的误差分析与修正技巧
高中数学概率与统计中的误差分析与修正技巧概率与统计是高中数学中重要的一部分，它涉及到我们日常生活中的数据分析和推断。
然而，在实际应用中，我们常常会遇到误差的问题。
误差的存在会对我们的计算结果产生一定的影响，因此，我们需要学会分析误差并进行修正。
本文将介绍一些高中数学概率与统计中常见的误差分析与修正技巧，并通过具体的题目进行说明。
一、误差分析在概率与统计中，误差主要包括随机误差和系统误差两种类型。
1. 随机误差随机误差是由于测量或实验条件的不确定性引起的误差。
它的特点是无法避免和消除，但可以通过多次测量或实验来减小其影响。
例如，我们在测量一段线段的长度时，由于测量仪器的精度限制或操作者的不准确，每次测量结果都会有所偏差。
为了减小随机误差，我们可以进行多次测量，然后取平均值作为最终结果。
2. 系统误差系统误差是由于测量或实验方法的固有缺陷引起的误差。
它的特点是有一定的规律性，会对测量结果产生持续性的影响。
例如，在进行温度测量时，如果温度计的刻度有偏差，那么每次测量结果都会偏离真实值。
为了减小系统误差，我们可以校正仪器或采用更准确的测量方法。
二、误差修正技巧在分析误差的基础上，我们可以采取一些修正技巧来提高数据的准确性。
1. 加权平均法加权平均法是一种常用的误差修正技巧。
当我们进行多次测量或实验时，每次测量结果的可靠性可能不同。
此时，我们可以根据每次测量的可靠程度给予不同的权重，然后计算加权平均值作为最终结果。
例如，假设我们对某个物体的质量进行测量，第一次测量结果为10g（可靠性较低），第二次测量结果为15g（可靠性较高），那么我们可以给第一次测量结果赋予较小的权重，第二次测量结果赋予较大的权重，然后计算加权平均值。
2. 校正公式校正公式是一种常用的系统误差修正技巧。
当我们发现测量或实验方法存在系统误差时，可以通过添加或减去一个修正量来修正测量结果。
修正量的确定需要根据具体情况进行分析和计算。
例如，我们在进行长度测量时，发现测量仪器的刻度有偏差，那么我们可以根据偏差的大小制定一个校正公式，将测量结果进行修正。
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第23卷第1期煤炭学报Vol.23 No.1 1998年 2月J OU RNAL OF CHINA COAL SOCIET Y Feb. 1998 概率积分法预计模型的某些修正3吴 侃(中国矿业大学) 葛家新(兖州矿务局北宿煤矿)周 鸣(中国矿业大学)于丰德(兖州矿务局北宿煤矿)摘要 概率积分法是应用最广泛的地表移动变形预计方法,由于该法基础理论的局限,而导致预计结果与实测结果在某些方面存在不符.为了进一步提高概率积分法的预计精度,在研究许多实测资料的基础上,提出了修正公式.通过对概率积分法预计参数的修正和单元水平移动盆地的修正,预计结果与实测结果在某些方面的不符现象基本上可以得到消除,并获得更高的预计精度.关键词 概率积分法 充分采动 采动程度系数中图分类号 TD325概率积分法预计模型在我国开采沉陷中的应用是最普遍的.该模型预计精度较高,使用方便.但是,由于概率积分法基础理论的局限,预计结果与实测结果之间存在如下不符:(1)小工作面尺寸开采时(极不充分采动或非充分采动),预计值总是大于实测值,见图1.图1 小工作面开采时实测与预计曲线对比Fig11 Comparison between predicated curve and the practical surveyed curve when mining small working face(2)在推进工作面的前方地表,水平移动预计曲线收敛过快,见图2.(3)在充分采动区内,水平移动不为零,见图3.充分采动区内的水平移动值受工作面推进方向、 收稿日期:1997-01-28 3煤炭科学基金(编号:93采10101)资助项目图3 超充分采动时地表水平移动实测与预计曲线对比Fig 13 Comparison between predicated curve and practical surveyed curve of surface horizontal dis placement when supercriticalextraction图2 工作面的前方地表水平移动实测与预计曲线对比Fig 12 Comparison between predicated curve and practicalsurveyed curve of surface horizontal dis placement in frontof the mining face 推进速度等因素的影响.1 小工作面尺寸开采时概率积分法参数的修正运用概率积分法原理预计时,应该满足充分采动或接近充分采动的前提条件.因此,为了在极不充分采动或非充分采动时(小工作面尺寸开采时)也能作出较为准确的预计,需要对预计参数进行修正.工作面大小(采动程度)的不同,对应的预计参数也是不同的,预计参数应是采动程度系数的函数.通过对许多实测下沉曲线和水平移动曲线的拟合,在小工作面开采时的概率积分法预计参数中,除了下沉系数和水平移动系数外,其它参数基本上不变.因此,只需要研究下沉系数和水平移动系数随充分采动程度的变化规律.通过研究,它们的规律可以用如下经验公式表示,即y w =q d q =0197n 2-0107n +0139110充分 (011<n ≤0183),(n >0183), (1)y u =b d b =019125n 2-015375n +018360110 (011<n ≤0183),(n >0183),(2)式中,n 为采动程度系数;q d 为小工作面开采时的下沉系数;q 为充分采动时的下沉系数;b d 为小工作面开采时的水平移动系数;b 为充分采动时的水平移动系数[1];y w 为下沉系数的修正系数;y u 为水平移动系数的修正系数.实际预计时,q d =y w q ,而由于u 0=b w 0,故b d =(y u /y w )b .2 水平移动预计曲线收敛过快的修正针对前面提出的第2种不符,经拟合分析,有如下统计规律性:(1)水平移动的超前影响距几乎是固定的,不随采动程度的变化而变化;(2)从极不充分采动、充分采动到超充分采动,从工作面位置正上方开始,预计曲线与实测曲线逐渐分离,实测值大于预计值,且收敛较慢.设坐标原点位于工作面位置正上方,x 轴指向工作面推进方向,表示距离原点之水平距离.沿走向主断面水平移动动态修正方程为43煤 炭 学 报 1998年第23卷u xz =010578u 0x 2r 2-011273u 0xr (0≤x ≤212r ),0 (其它),(3)式中,u xz 为沿走向主断面水平移动动态修正值;r 为主要影响半径;u 0为水平移动最大值.沿倾向主断面的水平移动不必修正.在实际预计计算时,可以直接将该修正项加入到单元水平移动曲线表达式中.即当014r ≤x ≤216r 时,有u ′e (x )=u e (x )+010909b (x -014r )2r 3-012b (x -014r )2r2,(4)图4 修正前、后单元水平移动曲线对比Fig 14 Comparison between modified and before modified curves of the unit horizontal dis placement 1———原单元水平移动曲线;2———修正后的单元水平移动曲线式中,u ′e (x ),u e (x )分别为修正后、前的单元水平移动值,u e (x )=-2πbx r2e -πx 2/r 2.修正后的单元水平移动曲线和原概率积分法的单元水平移动曲线的对比见图4中的右半部分.图5 超充分采动开采时水平移动曲线的演化过程 Fig 15 Evolution process of the horizontal dis placement curve when su percritical extraction3 超充分采动时水平移动曲线的修正地表移动稳定后的充分采动区内水平移动不为零.为了对其进行修正,首先考察形成这一现象的动态过程.311 超充分采动开采时水平移动曲线的演化过程4个工作面总长440m 同时推进,工作面走向长1600m (北宿矿六采区),超充分采动开采过程中水平移动曲线的演化过程,见图5.由于该工作面开采使地表一次达到超充分采动,观测到的数据具有典型的代表性.312 超充分采动开采时水平移动曲线的修正公式 根据实测水平移动曲线的演化过程,在预计计算时,可以直接在式(4)中加入修正项.即当-211r ≤x ≤-014r 时,有53第1期 吴 侃等:概率积分法预计模型的某些修正u″e(x)=u′e(x)-014288bx2r3-110791bxr2-013628br,(5)式中,u″e(x),u′e(x)分别为修正后、前的单元水平移动值.该项修正只有在开采单元距离工作面开切眼2r的距离后才要加上.修正后的单元水平移动曲线和原概率积分法的单元水平移动曲线对比,见图4中的左半部分.4 结 论应用笔者提出的3项修正,概率积分法预计结果与实测结果之间的不符基本上得到消除,并可获得更高的预计精度.参 考 文 献1 何国清,杨 伦,凌赓娣等.矿山开采沉陷学.徐州:中国矿业大学出版社,1991,123～125作者简介吴 侃,男,副教授.1984年毕业于中国矿业学院.现从事开采沉陷及其控制方面的教学和科研工作.发表“建筑物下采煤专家系统初步研究”、“测点缺失对地表移动参数确定的影响”等近20篇论文.江苏省徐州市中国矿业大学采矿系,邮政编码:221008.葛家新,男,工程师.1983年毕业于北京煤矿学校.现从事矿山测量工作.完成“落陵中学部分煤柱开采”、“利用红外测距仪测绘矿区大比例尺地形图”等课题多项.山东省邹城市兖州矿务局北宿煤矿,邮政编码:273516.SOME MODIFICATIONS OF USING PROBABIL ITYINTEGRAL METH OD TO PREDICATE MODE LWu Kan(Chi na U niversity of Mi ni ng and Technology) G e Jiaxin(Baisu Coal Mi ni ng,Yanz hou Coal Mi ni ng(Group)L t d)Zhou Ming(Chi na U niversity of Mi ni ng and Technology) Yu Fengde(Baisu Coal Mi ni ng,Yanz hou Coal Mi ni ng(Group)L t d)Abstract Probability integral method is a most widely used method to predict the movement and strain on ground.There is unconformity in some aspects between predicated result and practical surveyed result due to the limitation of the basic theory of probability integral method.The modifier formula is put forward which is based on the study on many practical observation data in order to further increase the precision of the proba2 bility integral method.By the correction of the parameter of probability integral method and of the unit hori2 zontal movement basin,the unconformity between predicated result and practical surveyed result can be basi2 cally eliminated and achieve higher predication precision.K eyw ords probability integral method,full mining,coefficient of mining degree63煤 炭 学 报 1998年第23卷。