裴艳宇，杨小彬✉，传金平，吴学松，程虹铭，吕祥锋

1) 中国矿业大学（北京）应急管理与安全工程学院，北京 100083 2) 华亭煤业公司砚北煤矿，华亭 744105 3) 北京科技大学土木与资源工程学院，北京 100083

我国煤矿开采逐渐转入深部开采，深部开采过程中冲击地压事件发生的数量和强度逐渐增加[1]，研究冲击地压前兆信号的变化对预测冲击地压有重要意义[2].

微震信号监测作为一种重要技术手段对冲击地压预测有重要作用[3-6]，高能级微震事件与冲击地压的发生有良好的对应关系[7].陆菜平等[8]从分析微震信号的功率谱和幅频特性入手，对冲击地压的预测预报进行研究；蔡武等[9]综合考虑微震的“时、空、强”特征，从时间、空间角度分别对冲击危险状态和冲击危险区域及危险等级进行预测；郭来功等[10]则通过微震成像和微震云图等方式发掘微震事件时空规律，为冲击地压预测提供判据；田向辉等[11]通过对微震能量、频次的分析来预测冲击地压的危险等级.以上研究结果对冲击地压判识提供了手段支持，但在微震能级随时间变化规律及基于现有的微震能级如何对后期的微震能级进行预测等方面还需要进一步的研究，尤其对高能级的微震事件进行预测尤为重要.对微震信号的变化进行预测，将微震事件时间节点前移，以实现对冲击地压的提前预测，为冲击地压防控提供更多时间保障.

机器学习相关技术和模型的发展为井下序列数据的预测提供了更广阔的视野.乔美英等[12]应用遗传算法优化的支持向量机模型对矿井涌水量进行短期预测，预测最大相对误差为2.62%；……