一种基于理论模型约束与数据驱动融合的微震定量预测方法

本发明公开了一种基于理论模型约束与数据驱动融合的微震定量预测方法，1、获取煤矿工作面原始微震数据组成初始样本数据集；2、数据预处理，并划分训练集和测试集；3、构建长短时记忆网络LSTM模型；4、从历史微震数据抽样作为微震事件定量预测样本；5、构建含有微震时间分形维、微震空间分形维、微震能量分形维、微震预测总能量、微震重构采动应力、微震活动工序和微震能量‑频次幂律b值七个子目标函数的多目标优化模型；6、求出最优抽样样本作为预测值。本发明通过上述步骤实现了基于理论模型约束与数据驱动融合的微震事件定量预测，预测效果良好，预测结果可有效指导现场生产活动工序调控以及卸压措施的实施和灾害预警。