TELKOM NIKA Indonesia n  Journal of  Electrical En gineering   Vol. 12, No. 10, Octobe r 20 14, pp. 7478  ~ 748 5   DOI: 10.115 9 1 /telkomni ka. v 12i8.558 7          7478     Re cei v ed  Jan uary 6, 2014;  Re vised Aug u st 2, 2014;  Acce pted Au gust 20, 20 14   Resear ch on Rock Burst Monitoring and Early Warning  Technology Based on RBF Neural Network      Yong Zhang 1 * Hui Cai 2 , Yunfu Cheng 1   1 Dept of Radi o a ctivit y ,  T a i Shan Med i cal C o l l eg e, Chin a   2 Mine press u re  brunch,  Xin g   Cun co al min e , Qu fu, Shan dong, PR Ch in a, 2731 00,   Cha ngch e n g  R oad 6 19,T a ian,  Shan do ng, P R  Chin a,27 10 1 9   *Corres p o ndi n g  author, e-ma i l : gczk y a nch e n @ 12 6.com       A b st r a ct  Chin a is  o ne  of the  most se rious c o a l   min e  acci de nts in  the co untri es  of  the w o rl d.  All of th e   accid ents, rock  burst is on e o f  them. T he ro ck burst  in co a l  and r o ck ma ss, refers to the sud den  pow er  failur e , rel eas e  a  larg nu mb er of c a tastro phic  dyn a m ic   phe no me na  of  en ergy. It ca n b e   destroy  the   roadw ay roof, cause oth e r mi ne dis a sters, casua l ties a nd s o  on. In Chi na,  the mi ne nu mber w i th rock burst   dan gero u s acc ounte d  for mor e  than 20 of the total, Shan don g Qufu Xin g  cun coal  mi n e  amon g the m . In  order to preve n t  to  the hap pen  of a ccident, the coal  min e  ent erprise h ad b e en insta ll all ki n d s of mon i torin g   system, such a s  SOS micro seis mic syste m  , Fully me c han i z e d  w o rking fa ce resistanc e o f  support syst e m   and  so  on.  U s ing  sens ors  me asuri n g  an d co mputer  te chno logy, t he  data  ha d b e e n  g e tting fro m  t h e   und ergro u n d  1 000  meters. Accordi ng to th e i n terna l  li nk of  pressur e  be ha vior b e tw een t he b a sic re gu l a rity   and v a ria b le,  RBF  neur al n e t w o rk had be e n  set up. F r o m   the mod e l, it can forec a st the  risk ind e x of r o ck  burst, reve al  th e su peri n cu mb ent stratu m ro of  move men t;  master  the  pr o c ess of st ate  a nd c h a nges  i n   the  law s  of und er grou nd pr essu re. It is impo rtant signi fic a nce to gu id e  safe prod ucti on of coa l   mi ne   enterpr ises.     Ke y w ords rock burst, mo nitori ng a nd for e castin g, RBF  neur al  n e tw ork, w o rking face, roof pressur e , micr o   seis m i c     Co p y rig h t   ©  2014 In stitu t e o f  Ad van ced  En g i n eerin g and  Scien ce. All  rig h t s reser ve d .       1. Introduc tion  With the  dev elopme n t of  Chin a, the  de mand fo co al  mine i s   more  and  mo re. A nd  coal- related   se curi ty incide nts freque ntly occur, a nd th secu rity situ ation  remai n s g r im. All of va ri ous  types of coal  mine accid e n t s in prod ucti on; the roof  rock accid ent is one of  them . Rock burst is a  sud den po wer failure of  coal and rock mass, the rele ase of large am ounts of en ergy  cata strop h ic  dynamic  phe nomen a, it can be  d e st roy the roa d way ro of, ca use  other  mine  disa sters, ca sualties a nd si gnifica nt loss of life and pro perty [1].  In recent yea r s, with the i n crea se of m i ning de pth, geolo g ical  co ndition s are  compl e x,  con s tantly improve the co mpre hen sive  mecha n ical coal mini ng  degree, ro ck burst p r e s sure  appe ars mo re and  more p r omin ent. According to t h e inten s ity, ro ck  bu rst i s  u s ually divided i n to   three  cla s ses: mild sh ock,  medium i m p a ct, and  st ro ng impa ct of  three level s Whe n  it occu rs,  may indu ce the mag n itud e 3~4  earth q uakes, the  m a ximum ca rea c h level 5 ~ 6. Acco rdin g to  the impa ct o r ientation id en tification resu lts, Xi ng cun  coal  ro ck bel ong s to the t h ird  cla s s, the  stron g  impa ct  tenden cy.  There are m any factors a ffect  the birth  of rock b u rst, such as  nat ural fa ctors, tech nical  factors, man ageme n t fact ors.  Natural factors in cl u d e  the origi nal  rock st re ss,  tectonic  stre ss,  coal  se am c o ndit i on s;  t e ch nical f a ct or s i n clu d ing the l o cal  stre ss concentratio n , mining  spe e d beyond  the coal seam mining,  prevention  me a s ure s  are ina dequ ate; managem ent factors  inclu de in ade quate inve st ment, the un reasona ble o p e ration  proce dure s , respo n sibility he art  is   not stro ng, st aff training is  not in place.  Becau s of the ha za rd s of rock b u rst is hug e, predictio n of impact p r e ssure, ha attracte d wid e  attention a ll over the  worl d.  The r e  are ma ny p r edi ction met hod s, su ch  as:  comp re hen si ve index  me thod, the  dril ling meth od,  sei s mi c m e thod,  sou nd,  electroma gne tic  radiatio n met hod, test met hod an d so  o n . Many  dom estic coal ent erp r ises  in ch ina  have  be en   set u p  ma ny inde pen dent  monito ring   and fo re ca st ing  system, t hese p r od uct s  p u rcha se  from   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Re sea r ch on  Ro ck Bu rst M onitorin g  and  Early  Wa rnin g Tech nolo g y Based on … (Yong Zha ng)  7479 different  cou n t ries  and  com panie s . Usin g  sen s o r  me asuring  and  co mputer te ch n o logy, the dat a   had be en g e tting from the und erg r o und mo re th an 100 0 me ters. The m onitorin g  system  inclu d ing S O S  micro  sei s mic sy st em,   f u lly  mecha n i z ed  wo rki n g  f a ce r e si st a n ce  of  sup p o rt  sy st em a n d  so o n .  B u t  t hese  pro d u ct wit h   dif f erent dete c t i on pri n ci ple s , the dete c ted   information is incomplete, i m prec i s e, in complete  and   sometim e s contradi cto r y. The p a ramet e rs  are  non -lin ea r. Acco rdin g t o  the i n ternal  link of  pre ssure   beh avior betwe en  th e basi c  reg u la rity  and va riabl e,  usin RBF n eural  net wo rk tech nolo g y to be  the  information fu sion . From  the  da ta   informatio n, it can  reveal  the su pe rin c umbent  strat u m ro of mov e ment;  ma ster  the proce ss of  state and  cha nge s in the la ws of un derground p r e s su re. There i s  im portant  signifi can c e to gui d e   safe produ cti on of coal mi ne enterpri s e s     2. Rock  Burs t Monitoring  Principle  2.1. Micro Seismic Sy stem  The n e g eneration S O S micro  seismi c mo nitoring  inst ru ment pu rcha sed f r om  Portland. It was de sig n  an d manufa c ture by Polis h Mining Re se arch  Institute of  Mining  Inst itute   of Seismolo g y . The main purpo se of mi cr o sei s mi c is  predi cting  ro ck burst [2].  The SOS micro seismi c m onitorin g  sy stem ca n be a c hieved, incl ud ing the rock b u rst o n   mine ea rthqu ake  sign als o v er long di sta n ce s no m o re than 10 km  in real time,  dynamically and  automatically monitori ng,  getting full vibration  wa vef o rm of the  ro ck  bu rst a nd  mine ea rthq u a ke   sign al. Software can a c cu rately cal c ula t e the ener gy  greate r  than  102J of  the coal -rock sh o ck  occurre d  at a  time, inclu d e  energy and  three - di m e n s i onal  spa c coordi nate s , to determi ne e a ch   mine ea rthqu ake  sho c k type, to determ i ne the vibrat i on of the power so urce rock mine p r e s sure   level of ri sk  asse ssm ent  and fo re ca st. And throu g h  the ap plicati on of the S O S micro seismic  monitori ng  system, en gine er  can a nalyze the mine  o v erbu rde n  fra c ture,  de scrib e  the mig r ati on  of the spa c e rock structu r motion and  stress fiel d evol ution for co al mine safety p r odu ction.    The  system i s  mai n ly co m posed of  und er g r ou nd a n d  gro und  mou n ted three p a r ts: 16   DLM - 20 01 d e t ection p r ob e s , floor m oun ted 16  cha n n e l DLM - SO  si gnal a c q u isiti on statio n, a n d   AS-1 sign al  reco rde r  and  so on,  th ey compl e me nt  each oth e r to form  a  co mplete  syste m  of  wor k .   Thro ugh th e relevant software, the  sy ste m  ca n a c cura tely calculate  the 3 D   coo r dinate s   of time, ene rgy and  space of  coal  an d ro ck m a ss ene rgy g r ea ter than  10 2 J  sh oc oc cu r s ,   determi ne th e motion typ e  for e a ch m i ne ea rthq u a k e, jud ge th e  vibration  ge neratin sou r ce,  carrie s o n  th e app rai s al t o  the mine  rock bu rs t h a z ard de gree,  can  gre a tly redu ce the l o ss o f   pre s sure  di saster  impa ct coal mine, g e tting  eno rm ous e c ono mi c b enefits  an d social  be n e fits Thro ugh  the  appli c ation  of  SOS mi cro  sei s mic mo ni toring  sy stem , it ca n a naly s is of th e mi ne   overbu rd en rock fra c ture informatio n, accurate  de scribe sp atial strata stru ctu r movement a n d   stre ss field e v olution law,  serve s  for th e safety  in produ ction of coal mine. Th e re sea r ch a nd  field appli c ati on re sult s of implementati on will b r ing  a benefi c ial referen c e fo rock b u rst an other dyn a mi c disaste r  p r evention an d  other  a s pe ct s, and a c hi e v e huge e c o nomic  and  social  benefits.           Figure 1. Strong Minin g  Earthqu ake Wave and Para meter Chan g e Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 10, Octobe r 2014:  747 8  – 7485   7480 In gene ral, vibration  of ela s tic e nergy relea s e p r o c e ss i s  mo re bi g, the vibrati on wave  prop agatio n spe ed, amplit ude is big g e r ; affect ed by geolo g ical  structure and  stratum litholo g compl e x geo logical environmental fa ctors, the r e a r e vibration  wave p r op ag ation deviati on   betwe en in coal and rock  and the ideal  state. More o v er, the vibra t ion freque ncy is low, focu sed   on the follo wi ng 20 Hz, vibration fre quen cy ra nge  und er spe c ial circum stan ce s may  be slight ly  large r , but in  the pro c e s of vibration e nergy  atten u a tion, frequ e n cy ra nge of  motion in cre a sed   to a ce rtain d egre e . Most  vibration p r op agation  time  betwe en 1  2.5 se con d , the sa me ela s tic  energy rele a s e in a sho r ter time, the e x tent of  damage to the co al and rock  mass is la rge r . In   the vibratio energy attenu ation  st age, e nergy i s   relati vely wea k , th e vibratio sp eed  slo w  d o wn,  redu ce a m plit ude, main fre quen cy also increa sed.   In wave  pro p agation,  wav e  velocity i s  g r eate r , indi cat e s that th wave from th cente r  of  the greate r , the amplitud e, the corre s po nding  ki neti c  energy is gre a ter. Wh en st rong  ro ck b u rst  energy level  more  than  10 5 J  oc curs , the vibr ation wave veloc i ty  increases sharpl y, the amplitu de  of vibration is incre a sed to a large a m plit ude, ene rgy relea s e in a short pe riod of  time.    2.2. Fully  Me chanized Wo rking Face  Resista n ce o f  Support  The ba sic m ean s of roof sup portin g  in  worki ng fa ce s is the hydraulic  supp ort  or sin g le  hydrauli c  p r o p , emulsi on  as the p r e s sure tra n sfe r   medium, abili ty to support  the roof ra ck or  pillars known as the  support resi stance, support resistance refl ects the  roof  on intensity o f   sup port eq ui pment, pre ssure  can be  revealed thro ugh the medi um of roof  pressure su ppo rt or  pillar  cavity.  Measurement  of hydrauli c   pre s su re me asu r em ent way have man y  methods, t h is  system a dopt s the re si stan ce st rain me a s uri ng meth o d  [2].  The re sista n ce is con n e c te d with shiel d  powere d  su p port. Usi ng st rain ga uge p r essure   sen s o r s or vi brating  wi re p r essu re  se nsor. The  emul sion  of the pil l ars of t he int e rnal  pressu re is  delivere d  to the se nsor, th e sen s o r  out put of t he an alog si gnal  converted by  t he ci rcuit after th e   comp uter a c quisitio n . The  total collecti on real -time  pre s sure info rmation in clu des th ree p a r ts:  the anterio r column p r e s su re, post e rio r  column p r e s su re and the p r obe be am pressure.   The re si stan ce strain  sen s or ha s the ad vantage s of simple structu r e, small volu me, high   respon se fre quen cy, easy  to desig n the stru ctu r e.  It is wid e ly ap plied in the  measurement  of  pre s sure field .  The b a si p r inci ple  of re sistan ce  strai n  se nsor i s   strain  ga uge,  co nsi s ting  of  a   bridg e , whe n  the bridge a r m re sista n ce cha nge,  bridge lo se s balan ce; the b r idge o u tput an   unbal an ced voltage. The o u tput voltage and the si ze  of the bridge arm ch ang es propo rtion a l   relation shi p . The wea k  out put  voltage si gnal  th rou gh  the amplifie output to A/D circuit  switch ed  by the compu t er acq u isitio n and processing [4-5].                  Figure 2. The Principl e of Wirele ss  Pressu re Mo nitoring       Step and strength of the  working fa ce sup port re sista n ce mon i toring role  mainly in:  maste r  the l a w of  cycle  pressure  a nd  strata b ehavio r; analyze  an d  verify the ad aptability of the  sup port s  on the  roof con d itions; adju s sup p o r ts  re aso nabl e co ntrol  to p state;  ro of  a cci d ent  predi ction tha t  may occu r; bra c ket failure rate  of the  hydrauli c  sy stem monitori ng, and ea sy  to   corre c tly guid e  the prod ucti on.        Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Re sea r ch on  Ro ck Bu rst M onitorin g  and  Early  Wa rnin g Tech nolo g y Based on … (Yong Zha ng)  7481 Grou nd mo nitoring  serv er and d o wn hole data  transmi ssio n sup port  multiple  transmissio mode s: Ind u s trial  Etherne t bus  tra n sm issi on  mod e ; RDS tele ph one li ne  mo de;  singl e-m ode  fiber tran smi ssi on mod e . RDS commu nicatio n  tech nology u s ing  base ban d type  isolatio n tran smissio n  mo de and b a la nce d  type floating comm unication technolo g y; In the  telepho ne co mmuni cation in  high noi se environ ment  with sta b le transmi ssion,  cable 2 0 km, d oes  not requi re  sp ecial  cabl e laying, may consti tute the m o st economi c  monitorin g  system.  Grou nd  part s  in clud e th e monito ring  se rver,  co mmuni cation  interfa c a nd  so o n Und e rg ro und  equi pment,  incl udin g  fu lly mechani z ed sup port  wirel e ss pre s sure   mo nito ring   station; intrin sically safe wirel e ss mo nitoring  station; intrinsi cally sa fe monitoring  station;   intrinsi cally safe data tran sceiver; wi rele ss repe ater; j unctio n  box a nd su ppo rting  explosio n-p r oof  power suppl y, cable   co mpositio n.  Dynamic moni toring  sy ste m  coal  mine  ado pts mult ilevel  distrib u ted st ructure, in trinsic  s a fety des i gn.  Comm uni cati on ma ster  st ation an d mu lti station co mmuni cation  sub s tation th e maste r - slave  relatio n shi p , betwe en the m a st er  stati on a n d  the  sub s ta tion is  con n e cted  by a  bus.  Comm uni cati on station   fixed set add re ss codin g m a ster  follo we d by patrol each sub s tatio n sub s tation  re ceive s  the su rvey instru cti ons, the  station ha s bee store d   data frame, is can  be   transmitted to  the  comm un ication  statio n. Com m uni cation ma ste r   station  se nt e a ch  data  to t h e   grou nd receiving ho st.  In rece nt years, wi rele ss n e twork techn o l ogy ha s be en wid e ly used in co al mine. Mine  pre s sure m o nitoring   syste m  of  wireless network to  a band on th cable  way, to   reali z e  the fa st  netwo rk in th e field in stalla tion and  re pla c eme n t battery. The co mm unication  spe ed ha s im pro v greatly, reduces the communi cati on time response.  Wi reless  transmissi on  reliability  get  guarantee  ef fectively. In the effective  com m uni cat i on rang e, the  con c ent ra tor can  acco rd  variou s algo ri thm acqui re t o  optimal tran smissio n  ro ute.  The  whol system  ad op ts OL DM  wi rele ss  net wo rk technolo g y , wirele ss  netwo rk  comm uni cati on. The  wi rel e ss p r e s sure  monitori ng  station dete c ts data info rm ation, and  th en   transmits the  data to the  con c e n trato r  a c cordi ng t o  ro uting p r otocol. Amo ng the  wirel e ss  pre s sure mo nitoring  stati on can  com m unicate fre e ly. When  a  wirel e ss p r e s sure  monito ring   station failure, other nod es ca n self-orga n iz e net work, ch oo se anothe r transmi ssion li nk,  improve the  reliability of network  com m unication.  Sensors get the pres sure data through the  433M Hz wi rel e ss tran smission, t r an smit ted to th e  co mmuni cation   station. And  t hen th rou gh t h e   comm uni cati on su bstatio n  cable u p loa d  to the groun d serve r .       3. The Monitoring Param e ter   E3207  wo rki n g face lo cate  on Q u fu Xing  Cu n coal  mi ne, Shan don g province, el evation  of E3207  wo rking fa ce  is from -1 200 m to -1 300m,  fa ult developm ent, dip an gle  of co al seam  is  0   ~ 30  °, a n  av erag e of 1 8  ° ;  coal  se am t h ickn e s s is 2 . 5 ~ 7.5 m , averag e 7.1 5 m; to a le ngth  of  about 84 0m, the tenden cy  length is a b out 115m.  Th e data collect ed from SOS  micro  sei s mi system, fully mech ani zed  workin g face  resi stan ce  of  sup port sy ste m . Fully mechani zed  working   face  re sista n c of su ppo rt system m o nitoring   pa ra meter i s  p r e s s u re  (u nit i s  KN ).The r e  are  seven pressu re sen s o r s e v ery 5 min u tes a  data  acquisitio n . In  orde r to  pro c ess the  data  of  conve n ien c e,  an average  of seven d a ily value  of sen s o r  were  applied. SO S micro  sei s mic  system m onit o ring  pa rame ters  are vib r a t ion ene rg y (unit is  J)  and  vibration n u mber. Every  day,  the mining  sp eed (unit is  m) is  re corde d . As we  kn o w , the ro ck b u rst i s  al so in  conta c t with  the  advan ce spe ed.           Figure 3. The  Data of Re si stan ce of Sup port System   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 10, Octobe r 2014:  747 8  – 7485   7482     Figure 4. The  Data of Micro Seismi     4. RBF  Neur al Net w o r ks    In the p r edi cti on p r o c e s s of  ro ck bu rst, a  large  am ount  of data  had  b een  obtain ed,  these   data is rand o m  and no nlin ear, an d wa clo s ely relate d with the time. At the same time, the data  also h a s the  correl ation be tween e a ch o t her. T he RB F neural network h a stro n g ly applicable  to   compl e x envi r onm ents  an d multi obje c t co ntrol  re quire ment, a nd ha s the  cha r a c teri stic of  approa chin any no nlinea r co ntinuo us functio n   with   arbitrary p r e c ision,  and  th us ve ry suita b le   for ro ck b u rst predi ction  re search [3].  As  we  kn ow,  a radial  ba sis functio n   (RB F ) n e u r al  net work ha an i nput laye r, a   hidde layer  and  an   output laye r.  The  neu ron s   in the  hidd en  layer contain  Gau s sian  tra n sfer fun c tion who s e o u tput s are inve rsel y propo rtional  to t he distan ce from the  center of the n euro n RBF neu ral n e twork i s  the radial b a si s functi o n  (Radi al Basis F u n c tion) neu ral n e twork,   usu a lly con s i s ts  of a n  in pu t layer, o ne  h i dden  layer a nd o ne  outpu t layer. T he  h i dden  layer i s  a   grou p of  ra di al ba si s fun c t i on, an d e a ch  implicit  pa ra meter ve cto r   layer n ode  re lated  cente r   and     width. Radi al  basis fun c ti on has a variety of   forms,  the general  Gau ss fun c ti on. RBF neu ral  netwo rk i s  a  feed forwa r d network of  a goo pe rforman c e. It has th e be st  approximati o n   perfo rman ce,  with o u tput  weig ht linea relation shi p  i n  the  stru cture, trainin g  m e thod i s  fa st and  easy, no lo cal  optimum p r o b lem.The  acti vation functio n  of radi al ba sis fu nctio n  n eural  network is  in betwe en t he input ve ctor an d the weight vecto r  distan ce  dist  as  variable. Th e  gene ral  expre ssi on fo r the activatio n  function [6-7]:    2 dist - R e dist                                                           (1)    With the de crease of dista n ce b e twe en  the we ig hts a nd the input  vector, the o u tput o f   the netwo rk i s  increa sin g For  RBF ne u r al net wo rk l e arnin g  alg o rit h m, there  are  three p a ram e ters nee d to  solve:  the ce nter  of basi c  fu ncti on, varia n ce  and the  wei g hts from  hid d en laye r to t he outp u t layer.  Among th em , the radial  b a si s fun c tion  used  is the  Gau s s fu nct i on. Th erefo r e the  a c tivation  function of ra dial ba sis fun c tion ne ural n e twork  can b e  expre s sed  as:     2 2 p 2 1 exp ) R(x i p i c x c                                (2)    In the formula:  c p x x  is Euclide an  norm;   c  is Gau ss fun c tion center    is the varian ce of Gau s s functio n From the  stru cture of radial  basi s  functio n  neural network, it ca n get  the network  output:    n j c x w i p h i ij , 2 , 1 , 2 1 exp y 2 2 1 j               (3)  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Re sea r ch on  Ro ck Bu rst M onitorin g  and  Early  Wa rnin g Tech nolo g y Based on … (Yong Zha ng)  7483 In the formula:  T 2 1 ) , , , ( p m p p p x x x x   is the P input sample s;   P p , , 2 , 1 , P is the total numbe r of sa mples;   i c    repre s ent the network n ode s of the hidden laye r ce nters   ij w    is the hidde n layer to the output layer  weig hts   h i , , 2 , 1 is the numb e r of hidden lay e r nod es.   i y  is th e a c tual  output th e o u tput no de a nd the  input  sampl e s corresp ondi ng to  the   netwo rk.   Let  d  is the desire d  output value s  of sam p les,  then the  variance ba sed functio n  can be   expre s sed a s     2 1 m j i j j c y d p                                                          (4)      5. RBF Model  Acco rdi ng ab ove theory, A RBF mode l had bee n set up. This  model ha s fo ur input   para m eters.   (1) Pressu re,  get from fully mech ani zed  work in g f a ce  resi st an ce of   sup port  sy st e m .   (2) Spe ed of coal mini ng.   (3) T he daily vibration en ergy.  (4) T he daily vibration fre q uen cy.  The m odel  h a only o ne  output p a ra m e ter; it i s  the  risk index  of ro ck bu rst. The  risk  index of rock  burst divided  into four grad es. Each assi gnment is 1,  2, 3, and 4.  (1)  No ri sk, n o  mine sh ock or vibration e nergy bet wee n  10 2 10 3 J, no  und erg r o u nd  pre s sure beh avior.  (2)  Wea k  ri sk, vibration en ergy between  10 2 10 5J , no undergroun d  pressu re b e h a vior.  (3) M ediu m  ri sk ,~ vib r ation  energy betwe en 10 2 106 J,  with the p r e s entation of th e mine  pre s sure, deformatio n , but doe s not affect the pro duct i on   (4) High  ri s k ,, vibration en ergy betwee n   Mine pressure ap pea r o b vious 1 0 2 10 8 J.   RBF mod e l  predi ction s  can  be u s ed in a va riety of methods,  su ch a s  VC++  prog ram m ing ,  matlab201 toolbox and  so on. No w, we  use sp ss17  statistics  software to re alize   it. The softwa r e ha s RBF t oolbox. Amo ng ten day s d a ta, nine day s as training  data, one day  as   predi cted  dat a. Table  1 i s   the ori g in  dat a and  RB F  predicte d  results. From the  p r edi cted  re sul t we can kn ow the Exper_value and  RB F_predi cted  value is col s e to, and fits in with the actual  situation of worki ng field, result s indi cat e  that  the pro posed mod e l is app rop r iate . Figure 5 is T he  RBF mo del  based o n  SP SS [8]. The  hidde n laye activation fun c tion i s  Soft max. The o u t pu layer a c tivation fun c tion  is identity. Figu re 6  is  the  re sidu als of  RBF re sid ual s; resid ual s e r ror i s   within a c cept able limits.                  Table 1. The Origi n  Data and RBF  Predi cted Re sults  Pr essur e KN  Energ y J   Freque nc Speed (m)   Expert_value   RBF_ pr edicted value  1117.00  106435.00   53.00   3.00  2.00  2.00  1092.00  43133.00   49.00   3.00  1.00  1.04  1051.00  36816.00   19.00   0.60  1.00  1.00  1055.00  73593.00   32.00   3.00  2.00  2.00  1056.00  146179.00   48.00   3.00  3.00  3.00  1076.00  80174.00   51.00   3.30  2.00  2.00  1108.00  68017.00   35.00   3.00  2.00  2.03  1118.00  63981.00   43.00   3.00  2.00  1.97  1116.00  46418.00   46.00   3.30  1.00  1.00  1123.00  95983.00   23.00   2.40  2.00  2.00    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 10, Octobe r 2014:  747 8  – 7485   7484   Figure 5. The RBF Model  Based on SPSS          Figure 6. The  Resi dual s of RBF       6. Conclusio n   The im pa ct o f  early  wa rni ng in dicato rs of mi ne  mi cro seismi pre s sure  is:  1)  Vibration   energy is l e ss than  1  × 10 4  J re gion,  no  dang er. T h e  vibration  en ergy i s  hig h e r  than  × 10 4  J,   less than 1 × 10 5  J regio n ,  dangerou s rock burst disaster , is a  weak  sho c k ha zard area. And   vibration e n e r gy is la rge, d ange rou s   ro ck bu rst disast er i s  bigg er;  2) Th e st ron g  strata  beh avior   occurre d  bef ore, mine  earthqua ke s and  seismic e n e r gy increa se s rapidly, maint a ined at a hi gh   level, until th e occu rren ce  of strong  m i ning la rge  p r essu re, mi n e  ea rthqu ake s  an sei s mic   energy re du ces the  mi cro  sei s mi sign al; 3) F r e que ncy firstly increa se s g r ad u a lly, and the n   bega to de cl ine sha r ply, whe n   mi cro seismi c sign al freque ncy  i n crea sed   ag ain,   su gge sting   that  there may bu rst.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Re sea r ch on  Ro ck Bu rst M onitorin g  and  Early  Wa rnin g Tech nolo g y Based on … (Yong Zha ng)  7485 Usi ng  RBF n eural  network technol ogy, differ ent info rmation  ca be fusi on. From the  data informati on, it can rev eal the sup e ri ncum bent st ratum roof mo vement; mast er the pro c e s s   of state and cha nge s in the la ws of underground p r essu re. The r e is importa n t  significan c e  to   guide  safe produ ction of coal mine ente r pri s e s .       Ackn o w l e dg ements   This work is suppo rted by the Natu ral Sc ience Foun da tion of Shandong Provin ce,  China  (Nu m be r: Z R 2011EL 019 ).  The State Ad ministrati on o f  safety supe rvision  an manag eme n t of  proje c t 201 3-2014.       Referen ces   [1]  Z hang Yo ng, Cai hu i, Yang  Yong-ji e. Stud y  o n   mod e of rockburst based o n  infor m ation fusi o n   technology Jo urna l of safety scienc e an d techno logy.  2 013 ; 9(3): 40-45.   [2]  Yong  Z h a ng, Z hao jun  L i u, Yu nfu C hen g . Stu d y o n  Mu lti-se nsor Infor m atio n F u si on T e c h nol ogy  in  th e   Dyna mic  Mo ni toring  of C o a l  Mine  R oof . Internati o n a l c o nferenc e W I SM 20 12. C h e n gdu.  Lectur e   Notes in com p uter scienc e 75 29:P62 9 -6 36.   [3]  Er MJ, W u  SQ, Lu JW . T oh  HL.F ace r e cog n itio w i t h  ra di cal  basis  funct i on  (RBF ) n e u r al N e t w ork .   IEEE Trans Neural Netw.  2002; 13(5): 69 7-7 10.   [4]  JIA Rui-sh eng,  SUN H ong-m e i, YAN  Xi an g- hon g. Mod e l fo r safet y   eval ua tion of c oal m i ne ro of bas e d   on evi d e n ce fu sion the o r y Jo urna l Of China  Coal S o ciety,  2 010; 35( 9): 149 6-15 00.   [5]  Z hang  Yon g . S t ud y o n  i n tegra t ed tech nol og base d  o n  ro of  d y nam ic mo nit o rin g . Qing Dao :  Shan  do n g   univ e rsit y   of scienc e an d tech nol og y. 20 09.   [6]  Han HG, Che n  QL, Qiao JF . An  efficient self-orga n izi n g RBF  neura l  net w o rk for w a t e r qu alit pred iction.  Ne u r al Netw orks.  2011; 24( 7): 717 -725.   [7]  Buzzi C, Cr ip po L, Sc ian d r one M.  Conv e r gent d e com p ositio n tech niq ues for tra i ni n g  RBF  n eura l   net w o rks.  Ne ur al Co mputatio n . 2001; 13( 8): 1891- 192 0.   [8]  HUANG Hu a. Simulati on T e st of Principa l C o mpo nent A nal ysis  RBF  Neur al Net w o r k Mo del B a sed  o n   SPSS.  Journal  of Xinji ang A g ri cultura l  Univ er sity.  2010; 33( 6): 535-5 38.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.