1、微震作為監(jiān)測(cè)預(yù)警礦井重大動(dòng)力災(zāi)害的一種區(qū)域性監(jiān)測(cè)手段，具有譜成分豐富、頻帶較寬的特性。在沖擊地壓災(zāi)害發(fā)生前有很多微震前兆信息，這些信息蘊(yùn)含在災(zāi)害發(fā)生前相當(dāng)長(zhǎng)一段時(shí)期內(nèi)，很多因素如開采速度、地質(zhì)構(gòu)造等會(huì)影響這些前兆信息的顯現(xiàn)規(guī)律，使其呈現(xiàn)出非線性、復(fù)雜性等特點(diǎn)，使得沖擊地壓預(yù)警判據(jù)的確立變得十分困難。因此，開展微震前兆信息的辨識(shí)方法研究對(duì)于準(zhǔn)確預(yù)警沖擊地壓災(zāi)變具有重要意義。
　　針對(duì)微震信號(hào)固有的高噪聲、非線性、非平穩(wěn)等特征，對(duì)時(shí)序

2、微震觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)、頻域特征分析，提取多維特征向量組成時(shí)序特征集合，引入增量流形學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)特征降維，獲得沖擊地壓災(zāi)變敏感特征，然后基于支持向量機(jī)構(gòu)建沖擊地壓災(zāi)變微震前兆辨識(shí)模型。主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　(1)針對(duì)井下采集的微震信號(hào)包含各種噪聲，基于小波變換對(duì)含噪微震信號(hào)進(jìn)行5層小波分解，采用非線性小波變化閾值法進(jìn)行降噪處理，實(shí)現(xiàn)微震信號(hào)降噪。
　　(2)對(duì)降噪處理的信號(hào)數(shù)據(jù)采用5層小波分解，得到32個(gè)頻帶的頻率范圍。對(duì)各頻

3、帶由特征公式進(jìn)行時(shí)域、頻域特征參數(shù)的計(jì)算，進(jìn)行前兆特征提取，組成初始數(shù)據(jù)集。為減少模型訓(xùn)練時(shí)間，通過(guò)ISOMAP流形學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)降維操作，得到表征沖擊地壓的6維度敏感前兆信息，作為辨識(shí)模型的訓(xùn)練集。
　　(3)針對(duì)數(shù)據(jù)集中正負(fù)樣本不平衡，造成機(jī)器學(xué)習(xí)中的小樣本問(wèn)題，采用支持向量機(jī)（Support Vector Machine）方法構(gòu)建微震辨識(shí)模型。其中采用Gauss核函數(shù)支持向量機(jī)作為分類器進(jìn)行監(jiān)測(cè)預(yù)警。
　　仿真實(shí)驗(yàn)以