2024五一杯C题优质论文.docx

简介：
本文件收录了2024年“五一杯”数学建模竞赛C题的优秀论文，展示了参赛者对复杂问题的深刻洞察与创新解决方案。 本段落旨在解决煤矿深部开采中的冲击地压危险预测问题，并针对电磁辐射与声发射监测数据提出了一系列模型及方法用于识别干扰信号、提取前兆特征以及预测这些特征出现的概率。通过运用特征工程、机器学习和深度学习技术，文章构建了多个模型以实现对干扰信号的检测、前兆特征信号区间的确定以及该类特征发生概率的预估。实验结果表明，所提出的模型在性能上表现出色，并为煤矿冲击地压危险预测提供了有效的理论和技术支持。 首先，在识别干扰信号方面，本段落提出了一种基于时域、频域和时频域多维度特征融合的方法来提取干扰信号的关键特性。具体而言，该方法通过滑动窗口技术将数据进行分段处理，在每个时间片段内分别计算最大值、最小值、均值、标准差以及偏度与峰度等统计量，并进一步分析了频谱熵和重心频率等频域指标及小波分解系数的特征。这些多维度特性被整合成高维向量，用于支持向量机（SVM）分类器的学习过程。 接下来，在提取前兆信号及其区间识别方面，则采用了时间序列分解与特征工程相结合的技术路径来解决这一问题。这种方法旨在通过细致的时间序列分析和相应的数据处理技术，准确地定位并量化冲击地压发生的先验征兆，并对其出现的可能性进行预测评估。