深部开采地表沉陷规律及预测方法研究
|
摘要
随着煤炭资源开采向深部延伸，深部开采沉陷规律及预测方法成为开采沉陷研究者关注的热点，对此进行研究，具有重要的理论和实际意义。本文在现场实测、相似模拟和数值模拟分析的基础上，结合力学理论，明确了深部开采覆岩和地表移动机理与规律，构建了深部开采地表沉陷预测方法，为深部开采地表沉陷预测及建(构)筑物损害评价提供了技术方法，主要工作及成果如下：
(1)建立了基于遗传算法的概率积分法参数反演方法，解决了大采深长周期任意形状多工作面开采地表移动观测站概率积分法参数反演问题。与直接搜索算法相比，该法适用于任意形状、多工作面概率积分法参数反演，且计算精度、效率更高。
(2)在分析研究现场实测资料基础上，明确了深部开采覆岩和地表移动机理与规律：随着采深的增大，地表下沉具有缓慢、周期长、活跃期不明显、主要影响角正切增大、开采影响传播系数先增大后减小等特点。基于徐州矿区实测资料，建立了地表移动参数、概率积分法参数与地质采矿条件的关系式，为深部开采地表移动参数选择提供了依据。
(3)针对数值模拟计算分析中岩体力学参数难选问题，构建了基于BP神经网络的智能力学参数反演方法，该方法采用正交设计确定合理的BP神经网络训练样本，建立了基于BP神经网络的地表下沉与覆岩力学参数之间的数学模型。解决了数值模拟计算中，覆岩力学参数选取难的问题，为获得可靠的数值模拟结果提供了依据。实例证明了该方法的合理性和可靠性。
(4)根据采矿进程，将深部开采归纳为初采为深部开采、倾斜煤层多水平深部开采、多煤层重复深部开采三种方式。采用相似材料和数值模拟方法对岩层及地表移动规律分别进行了研究，获得了采动程度、煤层倾角、采深、多煤层开采对深部岩层及地表移动的影响机理和规律：倾斜煤层多水平开采时地表最大下沉值随着煤层倾角的增大而减小；地表移动边界角随着煤层倾角的增大呈线性增大；多个煤层重复开采时地表下沉率较单一煤层开采增长较多，开采引起的地表移动范围增大等，这些规律对于深入认识深部开采覆岩及地表移动机理和规律奠定了基础。
(5)在分析基岩和松散层力学特性及移动机理基础上，将覆岩分为基岩和松散层两部分，结合弹性理论，建立了下沉空间的双介质传递模型。该模型包括：1)基本顶初次破断前的四边固支的弹性薄板模型；2)基本顶初次破断后的winkler地基上的四边简支弹性薄板模型；3)松散层内任意形状不均匀下沉空间的三维扩散模型。研究为大采深开采覆岩及地表移动计算提供了新方法。
(6)以概率积分法基本原理为基础，采用直接对开采空间积分的方法，构建了任意形状、变采厚、多工作面开采地表移动变形极大值的计算方法，解决了任意形状、变采厚、多工作面开采地表移动变形极大值的计算问题。开发了矿区开采沉陷预测分析计算软件，该软件集成了概率积分法和沉陷空间的双介质传递模型，为深部开采沉陷预测分析提供了基础。
以薛湖煤矿首采工作面为例，采用所建立的遗传算法进行松散层内移动参数的反演，取得了良好的效果。以双介质下沉空间传递预测模型进行预测计算，获得了地表移动变形的极大值等值线，预测结果和实测结果吻合，表明采用所建立的双重介质预测模型和方法进行大采深地表移动的计算是可靠的。
(7)针对深部开采地表移动缓慢、周期长、采动极不充分、预测精度低的特点，采用PSO-SVM方法时序寻优的特点，建立了基于PSO-SVM的深部开采沉陷长时序的预测预报方法，该方法可建立地表下沉前期观测数据和未来预报结果之间的非线性关系，获得可靠的长时间序列地表动态下沉预报结果，对深部极不充分开采条件下，长时序地表移动变形预测预报，确定地表动态下沉过程及稳沉时间具有实际意义。
(8)结合徐州矿区庞庄煤矿张小楼井对刘集镇主镇区保护煤柱的设计以及三河尖矿7143工作面开采沉陷预测分析项目，运用所获得的大采深地表移动规律进行了刘集镇主镇区保护煤柱设计；采用双介质模型进行三河尖矿房屋及堤坝下采煤移动变形预测。工程应用表明本文所获得的结论和方法可以作为深部压煤开采设计及地表沉陷预测计算依据，为指导徐州矿区“三下”采煤工作提供了科学的依据。
As the coal resources exhausted in shallow, mining depth extends to deepgradually, deep mining subsidence and prediction become focus of mining subsidenceresearcher, research on this, have important theoretical and practical significance.Based on field measurement, similar material simulation and numerical simulation,combined with mechanical theory, the dissertation has made clearly of the mechanicaltheory and regularity of overlying strata and surface movement for deep mining. Amethod of surface subsidence prediction for deep mining has been built, whichprovide a technical method of building damage evaluation, the principal tasks andoutcomes are as follows:
(1) An optimization method of probability integral method parameters backanalysis based on genetic algorithm (GA) was proposed, which solved the problem oflong term, and arbitrary shaped multiple working face back analysis optimization.Compared with direct search algorithms, the method applies to calculate probabilityintegral parameters of arbitrary shaped multiple working faces, and calculation withaccuracy results and high efficiency.
(2) Based on research of field measurement, the dissertation has made clearly ofthe mechanical theory and regularity of overlying strata and surface movement fordeep mining: with increase of mining depth, mining subsidence has characteristics ofsubsidence slowly, long term, active period not obvious, tangent of main effect angle,critical deformation angle, and limit angle increase etc. Based on measurement data ofXuzhou Coal Mine, relationship between the subsidence character parameters,probability integral method parameters and geological and mining conditions werebuilt, which provide a basis for deep mining surface movement parameters selection.
(3) In order to solve the problem of difficulty to get the reliable rock mechanicalparameters in numerical simulation experiment, intelligent mechanical parameter backanalysis method based on BP neural network were proposed, with reliable trainingsamples of BP neural network with orthogonal design method, mathematical modelwas established between mining subsidence and covered rock mechanical. The modelsolves the selection difficult of overlaying rock mechanical parameters in numericalsimulation. The research provides a basis for selection of mechanical parameters inmining subsidence numerical simulation. Example of proves that the method isrationality and reliability.
(4) According to mining process, deep mining was summarized as three kinds: initial deep mining, multiple levels deep mining of inclined coal seam and multipledeep coal seams repeated mining. Covered rock and surface movement regularitywere studied based on similar material simulation and numerical simulation, influencemechanism and regularity was obtained between mining degree, coal seam dip angle,mining depth, multiple coal seam mining and rock and surface movement: miningsubsidence decrease with coal seam dip angle increase for multiple levels deep miningand surface movement limit angle increase with coal seam dip angle increase; thesubsidence increase much more than single coal seam mining, etc. These rules laid thefoundation for understanding the overlying strata and surface movement mechanismof deep mining.
(5) On the basis of mechanical properties and movement characters analysis ofbedrock and alluvium, the overburden rock is divided into two parts: bed rock andloose layers, double-medium surface and rock subsidence prediction model for Deepmining was established combined with the elasticity theory. The model contains:1)elastic thin plate fixed at four sides before the first breaking of basic roof;2)simply-supported plate with winkler foundation after the first breaking of basic roof;3)3D diffusion model of non-uniform subsidence space in loose layer. The study offers anew method for the overlying rock and the surface movement calculation for deepmining.
(6) Based on the basic theory of probability integral method, with direct integralto mining space, a calculation method of the maximum deformation for arbitraryshaped, changed mining thickness, multiple working faces was established, the modelsolves the calculation problem of maximum surface movement and deformation. AndMining subsidence and analysis system was developed, the software integrated theprobability integral method and the double medium rock movement prediction model,and provide a basis for deep mining subsidence prediction and analysis.
Taking Xuehu coal mine as example, good results were obtained to inverse theloose layer subsidence parameters using genetic algorithm. Double mediumsubsidence space passing model was used to predict the mining subsidence, themaximum surface movement and deformation contour were got and prediction resultsagrees measured data, the results show that to calculate using double medium miningsubsidence prediction model is reliable.
(7) For the characteristics of slowly moving, long cycle, mining very inadequateand prediction accuracy low of deep mining subsidence, based on the characteristics of PSO-SVM method for timing series optimization, long timing sequence miningsubsidence prediction based on PSO-SVM was established, nonlinear relationshipbetween pre-observation data and forecasting results can be got using the model, andreliable long time series mining subsidence prediction results can be got, it haspractical significance, for very inadequate deep mining, long time series surfacemovement prediction, to determine the surface dynamic subsidence process and thetime of surface stability.
(8) With protective coal pillar design for Liuji township of Pangzhuang-ZhangXiaolou coal mine and7143working face mining subsidence prediction analysis ofSan Hejian coal mine in Xuzhou mining area, using to guidance for production ofdeep mining surface movement regularity and double medium model were analyzed;practice show that the conclusion and method can be used as the basis for deep miningdesign and mining subsidence prediction, good results can be got, and have practicesignificance for production guidance.
(1)建立了基于遗传算法的概率积分法参数反演方法，解决了大采深长周期任意形状多工作面开采地表移动观测站概率积分法参数反演问题。与直接搜索算法相比，该法适用于任意形状、多工作面概率积分法参数反演，且计算精度、效率更高。
(2)在分析研究现场实测资料基础上，明确了深部开采覆岩和地表移动机理与规律：随着采深的增大，地表下沉具有缓慢、周期长、活跃期不明显、主要影响角正切增大、开采影响传播系数先增大后减小等特点。基于徐州矿区实测资料，建立了地表移动参数、概率积分法参数与地质采矿条件的关系式，为深部开采地表移动参数选择提供了依据。
(3)针对数值模拟计算分析中岩体力学参数难选问题，构建了基于BP神经网络的智能力学参数反演方法，该方法采用正交设计确定合理的BP神经网络训练样本，建立了基于BP神经网络的地表下沉与覆岩力学参数之间的数学模型。解决了数值模拟计算中，覆岩力学参数选取难的问题，为获得可靠的数值模拟结果提供了依据。实例证明了该方法的合理性和可靠性。
(4)根据采矿进程，将深部开采归纳为初采为深部开采、倾斜煤层多水平深部开采、多煤层重复深部开采三种方式。采用相似材料和数值模拟方法对岩层及地表移动规律分别进行了研究，获得了采动程度、煤层倾角、采深、多煤层开采对深部岩层及地表移动的影响机理和规律：倾斜煤层多水平开采时地表最大下沉值随着煤层倾角的增大而减小；地表移动边界角随着煤层倾角的增大呈线性增大；多个煤层重复开采时地表下沉率较单一煤层开采增长较多，开采引起的地表移动范围增大等，这些规律对于深入认识深部开采覆岩及地表移动机理和规律奠定了基础。
(5)在分析基岩和松散层力学特性及移动机理基础上，将覆岩分为基岩和松散层两部分，结合弹性理论，建立了下沉空间的双介质传递模型。该模型包括：1)基本顶初次破断前的四边固支的弹性薄板模型；2)基本顶初次破断后的winkler地基上的四边简支弹性薄板模型；3)松散层内任意形状不均匀下沉空间的三维扩散模型。研究为大采深开采覆岩及地表移动计算提供了新方法。
(6)以概率积分法基本原理为基础，采用直接对开采空间积分的方法，构建了任意形状、变采厚、多工作面开采地表移动变形极大值的计算方法，解决了任意形状、变采厚、多工作面开采地表移动变形极大值的计算问题。开发了矿区开采沉陷预测分析计算软件，该软件集成了概率积分法和沉陷空间的双介质传递模型，为深部开采沉陷预测分析提供了基础。
以薛湖煤矿首采工作面为例，采用所建立的遗传算法进行松散层内移动参数的反演，取得了良好的效果。以双介质下沉空间传递预测模型进行预测计算，获得了地表移动变形的极大值等值线，预测结果和实测结果吻合，表明采用所建立的双重介质预测模型和方法进行大采深地表移动的计算是可靠的。
(7)针对深部开采地表移动缓慢、周期长、采动极不充分、预测精度低的特点，采用PSO-SVM方法时序寻优的特点，建立了基于PSO-SVM的深部开采沉陷长时序的预测预报方法，该方法可建立地表下沉前期观测数据和未来预报结果之间的非线性关系，获得可靠的长时间序列地表动态下沉预报结果，对深部极不充分开采条件下，长时序地表移动变形预测预报，确定地表动态下沉过程及稳沉时间具有实际意义。
(8)结合徐州矿区庞庄煤矿张小楼井对刘集镇主镇区保护煤柱的设计以及三河尖矿7143工作面开采沉陷预测分析项目，运用所获得的大采深地表移动规律进行了刘集镇主镇区保护煤柱设计；采用双介质模型进行三河尖矿房屋及堤坝下采煤移动变形预测。工程应用表明本文所获得的结论和方法可以作为深部压煤开采设计及地表沉陷预测计算依据，为指导徐州矿区“三下”采煤工作提供了科学的依据。
As the coal resources exhausted in shallow, mining depth extends to deepgradually, deep mining subsidence and prediction become focus of mining subsidenceresearcher, research on this, have important theoretical and practical significance.Based on field measurement, similar material simulation and numerical simulation,combined with mechanical theory, the dissertation has made clearly of the mechanicaltheory and regularity of overlying strata and surface movement for deep mining. Amethod of surface subsidence prediction for deep mining has been built, whichprovide a technical method of building damage evaluation, the principal tasks andoutcomes are as follows:
(1) An optimization method of probability integral method parameters backanalysis based on genetic algorithm (GA) was proposed, which solved the problem oflong term, and arbitrary shaped multiple working face back analysis optimization.Compared with direct search algorithms, the method applies to calculate probabilityintegral parameters of arbitrary shaped multiple working faces, and calculation withaccuracy results and high efficiency.
(2) Based on research of field measurement, the dissertation has made clearly ofthe mechanical theory and regularity of overlying strata and surface movement fordeep mining: with increase of mining depth, mining subsidence has characteristics ofsubsidence slowly, long term, active period not obvious, tangent of main effect angle,critical deformation angle, and limit angle increase etc. Based on measurement data ofXuzhou Coal Mine, relationship between the subsidence character parameters,probability integral method parameters and geological and mining conditions werebuilt, which provide a basis for deep mining surface movement parameters selection.
(3) In order to solve the problem of difficulty to get the reliable rock mechanicalparameters in numerical simulation experiment, intelligent mechanical parameter backanalysis method based on BP neural network were proposed, with reliable trainingsamples of BP neural network with orthogonal design method, mathematical modelwas established between mining subsidence and covered rock mechanical. The modelsolves the selection difficult of overlaying rock mechanical parameters in numericalsimulation. The research provides a basis for selection of mechanical parameters inmining subsidence numerical simulation. Example of proves that the method isrationality and reliability.
(4) According to mining process, deep mining was summarized as three kinds: initial deep mining, multiple levels deep mining of inclined coal seam and multipledeep coal seams repeated mining. Covered rock and surface movement regularitywere studied based on similar material simulation and numerical simulation, influencemechanism and regularity was obtained between mining degree, coal seam dip angle,mining depth, multiple coal seam mining and rock and surface movement: miningsubsidence decrease with coal seam dip angle increase for multiple levels deep miningand surface movement limit angle increase with coal seam dip angle increase; thesubsidence increase much more than single coal seam mining, etc. These rules laid thefoundation for understanding the overlying strata and surface movement mechanismof deep mining.
(5) On the basis of mechanical properties and movement characters analysis ofbedrock and alluvium, the overburden rock is divided into two parts: bed rock andloose layers, double-medium surface and rock subsidence prediction model for Deepmining was established combined with the elasticity theory. The model contains:1)elastic thin plate fixed at four sides before the first breaking of basic roof;2)simply-supported plate with winkler foundation after the first breaking of basic roof;3)3D diffusion model of non-uniform subsidence space in loose layer. The study offers anew method for the overlying rock and the surface movement calculation for deepmining.
(6) Based on the basic theory of probability integral method, with direct integralto mining space, a calculation method of the maximum deformation for arbitraryshaped, changed mining thickness, multiple working faces was established, the modelsolves the calculation problem of maximum surface movement and deformation. AndMining subsidence and analysis system was developed, the software integrated theprobability integral method and the double medium rock movement prediction model,and provide a basis for deep mining subsidence prediction and analysis.
Taking Xuehu coal mine as example, good results were obtained to inverse theloose layer subsidence parameters using genetic algorithm. Double mediumsubsidence space passing model was used to predict the mining subsidence, themaximum surface movement and deformation contour were got and prediction resultsagrees measured data, the results show that to calculate using double medium miningsubsidence prediction model is reliable.
(7) For the characteristics of slowly moving, long cycle, mining very inadequateand prediction accuracy low of deep mining subsidence, based on the characteristics of PSO-SVM method for timing series optimization, long timing sequence miningsubsidence prediction based on PSO-SVM was established, nonlinear relationshipbetween pre-observation data and forecasting results can be got using the model, andreliable long time series mining subsidence prediction results can be got, it haspractical significance, for very inadequate deep mining, long time series surfacemovement prediction, to determine the surface dynamic subsidence process and thetime of surface stability.
(8) With protective coal pillar design for Liuji township of Pangzhuang-ZhangXiaolou coal mine and7143working face mining subsidence prediction analysis ofSan Hejian coal mine in Xuzhou mining area, using to guidance for production ofdeep mining surface movement regularity and double medium model were analyzed;practice show that the conclusion and method can be used as the basis for deep miningdesign and mining subsidence prediction, good results can be got, and have practicesignificance for production guidance.
引文
[1]何满潮，谢和平，彭苏萍，等.深部开采岩体力学及工程灾害控制研究[J]，煤矿支护，2007，(3):1-2．
[2]谢和平，彭苏萍，何满潮．深部开采基础理论与工程实践[M]．北京：科学出版社，2006．
[3]谢和平.深部高应力下的资源开采--现状、基础科学问题与展望[A].香山科学会议主编，科学前沿与未来[C].北京：中国环境科学出版社，2002，179-191．
[4]古德生.金属矿床深部开采中的科学问题[A].香山科学会议主编，科学前沿与未来[C].北京：中国环境科学出版社，2002，192-201．
[5]冯夏庭.深部大型地下工程开发与应用中的几个关键岩石力学问题[A].香山科学会议主编，科学前沿与未来[C].北京:中国环境科学出版社，2002，179-191．
[6]何满潮，谢和平，彭苏萍，等.深部开采岩体力学研究[J].岩石力学与工程学报，2005,24(16):2803-2811．
[7]于广明，董春胜，邹建喜等，资源枯竭矿区深井开采引起地层再破坏的复杂性研究[J]。岩石力学与工程学报，2004，23(14):2341-2345．
[8]李军民，高保彬，武治普．深部极不充分采动条件下地表移动特征观测分析[J],煤矿开采，2007，12(6):60-63．
[9]谭志祥，邓喀中.建筑物下采煤理论与实践[M].徐州：中国矿业大学出版社，2007．
[10]何国清，杨伦，凌庚娣，等.矿山开采沉陷学[M].徐州:中国矿业大学出版社.1991．
[11]郭文兵．条带开采的非线性理论研究及应用[J]，徐州：中国矿业大学出版社，2005．
[12]邹友峰，邓喀中，马伟民．矿山开采沉陷工程[M]．徐州：中国矿业大学出版社，2003．
[13] A. A. Baryakh, E. A. Telegina, N. A. Samodelkina. Prediction of the Intensive SurfaceSubsidence in Mining Potash Series[J]. Journal of Mining Science, Volume41, Number4,2005.7, pages312-319．
[14] K.B.Singh. Pot-hole subsidence in Son-Mahanadi Master Coal Basin [J], EngineeringGeology. Volume89, Issues1-2,12January2007, Pages88-97．
[15] Hahn Chul Jung, Sang-Wan Kim, Hyung-Sup Jung. Satellite observation of coal miningsubsidence by persistent scatterer analysis [J]. Engineering Geology, Volume92, Issues1-2,18June2007, Pages1-13．
[16] M.I. álvarez Fernández, C. González Nicieza. Generalization of the n–k influence functionto predict mining subsidence [J]. Engineering Geology, Volume80, Issues1-2,8August2005, Pages1-36．
[17] C. González Nicieza, M.I. álvarez Fernández. The new three-dimensional subsidenceinfluence function denoted by n–k–g [J]. International Journal of Rock Mechanics andMining Sciences, Volume42, Issue3, April2005, Pages372-387．
[18] C. González Nicieza, M.I. álvarez Fernández, A. Menendez-Diaz. The influence of time onsubsidence in the Central Asturian Coalfield [J]. Bulletin of Engineering Geology and theEnvironment, Volume66, Number3,2007.8, Pages319-329．
[19] A. Asadi, K. Shakhriar and K. Goshtasbi. Profiling Function for Surface SubsidencePrediction in Mining Inclined Coal Seams [J]. Journal of Mining Science, Volume40,Number2，2004.3，Pages142-146．
[20] Ryszard Hejmanowski, Agnieszka Malinowska. Evaluation of reliability of subsidenceprediction based on spatial statistical analysis [J]. International Journal of Rock Mechanicsand Mining Sciences, In Press, Corrected Proof, Available online18September2008, Pages1-7．
[21] F. G. Bell, I. A. de Bruyn. Subsidence problems due to abandoned pillar workings in coalseams [J]. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, Volume57, Number3,1999.3, pages225-236．
[22] A. K. Soni, K. K. K Singh, A. Prakash. Shallow cover over coal mining: a case study ofsubsidence at Kamptee Colliery, Nagpur, India [J]. Bulletin of Engineering Geology and theEnvironment, Volume66, Number3,2007.8, pages311-318．
[23] Syd S. Peng. Surface Subsidence Engineering [M]. The Society for Mining, Metallurgy, andExploration, Inc.1992．
[24]刘天泉．矿山岩体采动影响与控制工程学及其应用[J]，煤炭学报，1995，20(1)：1-5．
[25]李增琪．使用富氏积分变换计算开挖引起的地表移动[J]，煤炭学报，1983，(2)：19-28．
[26]李增琪．计算矿山压力和岩层移动的三维层体模型[J]，煤炭学报，1994，19(2)：109-121．
[27]张玉卓，仲惟林，姚建国．岩层移动的位错理论解及边界元法计算[J]，煤炭学报，1987，2：21-31．
[28]张玉卓，仲惟林，姚建国．断层影响下地表移动规律的统计和数值模拟研究[J]，煤炭学报，1989，(1)：23-31．
[29]何万龙，康健荣．山区地表移动与变形规律的研究[J]，煤炭学报，1992，17(4)：1-15．
[30]郝庆旺，马伟民．试论地表下沉计算方法的联系与统一-下沉几何理论及其应用[J]，中国矿业学院学报，1985，(2)：37-42．
[31]邓喀中．开采沉陷中的岩体结构效应[M]，徐州：中国矿业大学出版社，1998
[32]王悦汉，邓喀中，吴侃，等．采动岩体动态力学模型[J]，岩石力学与工程学报，2003，22(3)：352-357．
[33]邹友峰，何满朝．条带开采地表沉陷预计的新理论[J],水文地质工程地质，1994，(2)：1-5．
[34]邹友峰，胡友健，郭增长．条带开采尺寸设计的弹塑性方法[J]，焦作矿业学院学报，1995，14(2)：1-9．
[35]吴立新，王金庄，赵士胜．托板控制下开采沉陷的滞缓与集中现象研究[J]，中国矿业大学学报，1994，23(4)：10-19．
[36]吴立新，王金庄．连续大面积开采托板控制岩层变形模式的研究[J]，煤炭学报，1994，19(3)：233-242．
[37]于广明，谢和平．节理岩体采动沉陷实验及损伤力学分析[J]，岩石力学与工程学报，1998，17(1)：16-23．
[38]于广明．非线性科学在矿山开采沉陷中的应用研究[J]，阜新矿业学院学报，1997，16(4，5)：385-525．
[39]于广明．分形及损伤力学在在矿山开采沉陷中的应用研究[J]，岩石力学及工程学报，1999，18(2)：241-243．
[40]崔希民，杨硕．开采沉陷的流变模型探讨[J]，中国矿业，1996，(24)：52-55．
[41]杨硕．采动损害空间变形力学预测，北京：煤炭工业出版社，1994
[42]钱鸣高、缪协兴、许家林．岩层控制中的关键层理论研究[J]，煤炭学报，1996，21(3)：225-230．
[43]钱鸣高、缪协兴、许家林，等．岩层控制的关键层理论[M]，徐州：中国矿业大学出版社，2003．
[44]钱鸣高.20年来采场围岩控制理论与实践的回顾[J]，中国矿业大学学报，2000，29(1)：1-4．
[45]刘文涛.采场覆岩移动流变模型及开采沉陷预计研究[D].硕士学位论文，太原：太原理工大学，2004．
[46]蔡怀恩．开采沉陷预计的方法及发展趋势[J]．露天采矿技术，2007，4：43～44．
[47]李永树．开采沉陷预报方法研究现状与展望[J]．四川测绘，1998，21(3)，99～102．
[48]易智，张钦礼，韩森．矿山岩层与地表沉陷的预测方法[J]．矿业快报，2007,459(7)，17～21．
[49]谭志祥，邓喀中．综放面地表变形预计参数综合分析及应用研究[J]．岩石力学与工程学报，2007，26(5)：1041～1047．
[50]李文秀，梁旭黎，赵胜涛，等.地下开采引起地表沉陷预测的弹性薄板法[J].工程力学,2006,23(8):177～1811．
[51]王悦汉、邓喀中，吴侃，等．采动岩体动态力学模型[J]．岩石力学与工程学报，2003，22(3)：352-357．
[52]于广明，孙洪泉，赵建峰．采矿引起地表点动态下沉的分形增长规律研究．岩石力学与工程学报，2001，20(1)：34-37．
[53]苏仲杰，于广明，杨伦．覆岩离层变形力学模型及应用[J]．岩土工程学报，2002．24(6)：778-781．
[54]尹光志，王登科，张位中．(急)倾斜煤层深部开采覆岩变形力学模型及应用[J]．重庆大学学报，2006，29(2)：79-82．
[55]唐巨鹏，潘一山．ANSYS在煤矿开采数值模拟中应用研究[J]．岩土力学，2004，25：329-332．
[56]刘瑾，孙占法，张永波．采深和松散层厚度对开采沉陷地表移动变形影响的数值模拟研究[J]．水文地质工程地质，2007，4：88-93．
[57]唐又弛，曹再学，朱建军．有限元在开采沉陷中的应用．辽宁工程技术大学学报．2003，22(2)：196-198．
[58]高明中，余忠林．急倾斜煤层开采对地表沉陷影响的数值模拟[J]．煤炭学报．2003，28(6)：578-582．
[59]谢和平，周宏伟，王金安，等．FLAC在煤矿开采沉陷预测中的应用及对比分析[J]．岩石力学与工程学报，1999，18(4)：397～401l．
[60]张荣亮，麻凤海，杨帆，等．运用ANSYS分析开采倾斜煤层引起的地表变形[J]．中国地质灾害与防治学报，2006，17(1)：91-94．
[61]高明中，余忠林．煤矿开采沉陷的数值模拟．安徽理工大学学报(自然科学版)[J]，2003，23(1)：11-17．
[62]柴华彬，邹友峰，刘景艳．DTM在开采沉陷可视化预计中的应用[J]．辽宁工程技术大学，2004，23(2)：171-174．
[63]祁慧敏，彭程．MATLAB与VB结合在开采沉陷中的应用[J]．平顶山学院学报，2007，16(5)：25-27．
[64]柴华彬，毋保中，刘景艳．MATLAB在开采沉陷预计可视化中的应用[J]．焦作工学院学报(自然科学版)，2004，23(1)：26-29．
[65]孟峰．SURFER在开采沉陷预计中的应用研究[J]．煤矿现代化，2006，73(4)：58-60．
[66]李春雷，蔡美峰，李晓璐．基于GIS的开采沉陷预测系统架构研究[J]．金属矿山，2006，364(4)：53-57．
[67]李瑞霞．基于GIS的矿山开采沉陷可视化研究[J]．计算机与信息技术，2006，3：31-32．
[68]于广明，张春会，李振宇，等．基于GIS的矿山开采沉陷预测电算化研究[J]．岩土力学，2004，25(增刊)：52-56．
[69]郭惟嘉，杨延珍，阎卫熙．开采沉陷信息可视化研究[J]．山东科技大学学报(自然科学版)，22(4)：12-14．
[70] Yan Mingxing, Miao Fang, Wang Baocun. Application of D-InSAR and GIS forUnderground Mine Subsidence Monitoring.“Mapping Without the Sun”. Techniques andApplications of Optical and SAR Imagery Fusion. Chengdu, China,9.25-27,2007. ISPRSVOLUME: XXXVI, PART7/C54. ISSN1682-1750.
[71]张东明，尹光志，刘见中，等．急倾斜煤层开采地表沉陷渐近灰色预测[J]．中国地质灾害与防治学报，15(1)：82-85．
[72]丁德馨，张志军，毕忠伟．开采地面沉陷预测的自适应神经模糊推理方法研究[J]．中国工程科学，2007，9(1)：33-39．
[73]张庆松，高延法，李术才．矿山覆岩力学参数的三维位移反演方法研究[J]．金属矿山，351(9)：26-31．
[74]柴华彬，邹友峰，郭文兵．用模糊模式识别确定开采沉陷预计参数[J]．煤炭学报，2005，30(6)：701-704．
[75]曹丽文，姜振泉．人工神经网络在煤矿开采沉陷预计中的应用研究[J]．中国矿业大学学报，2002，31(1)：23-26．
[76]吴侃，靳建明．时序分析在开采沉陷动态参数预计中的应用[J]．中国矿业大学学报，2000，29(4)：413-415．
[77]郭广礼，李逢春，张连贵．综放开采地表移动参数的稳健回归分析[J]．测绘通报，2001，10：22-24．
[78]邓喀中，张冬至，张周权．深部开采条件下地表沉陷预测及控制探讨[J]．中国矿业大学学报，2000，29(1)：52-55．
[79]郭文兵，邓喀中，白云峰．受断层影响地表移动规律的研究[J]．辽宁工程技术大学学报，2002，21(6)：713-715．
[80]高明中，余忠林．厚冲积层急倾斜煤层群开采重复采动下的开采沉陷[J]．煤炭学报，2007，32(4)：347-352．
[81]贾茂欣，郭文兵，陈敬年．地表非连续变形破坏类型及特征分析[J]．焦作工学院学报，2007，19(4)：278-280．
[82] Sellers EJ, Klerck P. Modeling of the effect of discontinuities on the extent of the fracturezone surrounding deep tunnels [J].Tunneling and Underground Space Technology,2000,15(4):463-469．
[83] Malan D F, Spottiswoode S M. Time-dependent fracture zone behavior and seismicitysurrounding deep level stopping operations[A].Rock burst and Seismicity inMines[C].Rotterdam: A.A.Balkema,1997:173-177．
[84] Adams G R, Jager A J. Petroscopic observation of rock fracturing ahead of stope faces indeep-level gold mines [J].Journal of the South African institute of mining andmetallurgy,1980,80(6):204-209
[85] David R.Cope.Deep mining coal and land-use planning: technical change and technicalcompetence[J],Coal and Environment,4(3):105-110．
[86] Hu Wei-yue,Dong Shu-ning.Research on the sudden changes and the controlling factors ofdeep coal minging conditions[J],Journal of coal science&engineering,2008,14(3):347-351．
[87] Diering D H, Ultra-Deep Level Mining. Future Requirements [J]. Journal of The SouthAfrican Institute of Mining and Metallurgy,1997,97(6):249-255．
[88] Gurtunca R G, Keynote Lecture, Mining Ｂelow3000m and Challenges for the SouthAfrican Gold Mining Industry [A]. Proceedings of Mechanics of Jointed and FracturedRock[C]. Bulkema,1998,3-10．
[89] Diering D H. Tunnels under pressure in an ultra-deep Witwatersrand gold mine [J]. Journalof the South African Institute of Mining and Metallurgy,2000,319-324．
[90] Cleary M. Effects of depth on rock fracture [A]. In: Maury and Four main trout eds. Rock atGreat Depth[C]. Rotterdam: A. A. Balkema.1989.1153-1163．
[91] Mogi K. Pressure dependence of rock strength and transition from brittle fracture to ductileflow.Bull.Earthquake Res Inst TokyoUniv.1966,44:215-232．
[92]李铁，蔡美峰，纪洪广.抚顺煤田深部开采临界深度的定量判别[J].煤炭学报，2010,35(3)：363-367．
[93]梁政国．煤矿山深浅部开采界线划分问题[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版)，2001,20(4):554-556．
[94]王英汉.梁政国.煤矿深浅部开采界线划分[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版)，1999，18(1)：23-26．
[95]钱七虎.深部岩体工程响应的特征科学现象及“深部”的界定[J].东华理工学院学报，2007,27(1)：1-5
[96]钱七虎.非线性岩石力学的新进展--深部岩体力学的若干关键问题[A].谢和平，第八次全国岩石力学与工程技术大会论文集[C].北京：科学出版社，2004
[97]许家林，连国明，朱卫兵，钱鸣高.深部开采覆岩关键层对地表沉陷的影响[J].煤炭学报，2007，32(7)：686-690．
[98]邓喀中，张冬至，张周权.深部开采条件下地表沉陷预测及控制探讨[J]，中国矿业大学学报，2000,29(1):52-55．
[99]尹光志，王登科，张卫中.(急)倾斜煤层深部开采覆岩变形力学模型及应用[J]，重庆大学学报(自然科学版)，2006，29(2)：79-82．
[100]颜世杰，于传文，王广昌等.“三软”深部地层开采覆岩导水裂缝带高度观测技术[J]，山东煤炭科技，1995，(2)：20-24．
[101]李爱忠.大采深岩移观测阶段性分析[J]，中国煤田地质，2004，16(增刊)：54-56．
[102]郭春颖，焦申化.大倾角特厚煤层水平分层(深部)综放开采地表沉陷与地表水渗流研究[J],中国矿业，2008，17(7)：82-86．
[103]孔庆宏、张治高．深部大倾角厚煤层分层综采技术研究[J],山东煤炭科技，2008，(2)：76～77．
[104]郭文兵．深部大条带开采地表移动的预计[J]，煤炭学报,2008,33(4):368-372．
[105]贾茂欣，郭文兵，陈敬年.地表非连续变形破坏类型及特征分析[J]，2000，19(4)：278-280．
[106]李军民，高保彬，武治普．深部极不充分采动条件下地表移动特征观测分析[J],煤矿开采，2007，12(6)：60-63．
[107]武治普、高保彬、李军民．深部条带开采地表移动特征观测分析[J]，能源技术与管理，2007，6：24-26
[108]徐乃忠、王斌、祁永川．深部开采的地表沉陷预测研究[J]，采矿与安全工程学报，2006，23(1)：66-69．
[109]于保华、朱卫兵、徐家林．深部开采地表沉陷特征的数值模拟[J]，采矿与安全工程学报，2007，24(4)：422-426．
[110]朱刘娟、邹友峰、郭增长．深部开采地表沉陷预测与控制存在的问题及对策探讨[J]，中国矿业，2007，16(12)：61-64．
[111]石长岩、张合君、吕波，等．深部开采地表岩移、保安矿柱与安全深度研究[J]，金属矿山，2000，(287)：15-17．
[112]何满潮、谢和平、彭苏萍，等．深部开采岩体力学及工程灾害控制研究[J]，煤矿支护，2007，(3)：1-14．
[113]刘义新、郭文兵、孟伟峰，等．深部条带开采的开采深度探讨[J]，矿业快报，2007，(460)：6-7，75．
[114]郭文兵、刘义新．深部条带开采下沉系数与采厚关系的数值模拟[J]，河南理工大学学报(自然科学版)，2007，26(3)：254-258．
[115]郭增长．极不充分开采地表移动预计方法及建筑物深部压煤开采技术的研究[D]．北京：中国矿业大学(北京校区)，2000．
[116]何荣，过增长，李春意.大采深极不充分开采地表移动和变形规律实测研究[J].河南理工大学学报(自然科学版)，2008,27(1)：50-53．
[117]郭增长，谢和平，王金庄.极不充分开采地表移动和变形预计的概率密度函数法[J].煤炭学报，2004，29(2)：155-158．
[118]郭增长，王金庄，戴华阳.极不充分开采地表移动与变形预计方法[J].矿山测量，2000，(3)：35-37．
[119]郭增长，殷作如，王金庄.随机介质碎块体移动概率与地表下沉[J].煤炭学报，2000,25(3)：264-267．
[120]杨伦，温吉洋，于世全.极不充分采动条件下地表下沉规律及计算方法研究[J].中国地质灾害与防治学报，2005,16(1)：81-83．
[121]吴侃，靳建明，戴仔强.概率积分法预计下沉量的改进[J].辽宁工程技术大学学报，2003,22(1)：19-22．
[122]吴侃，葛家新，周鸣，等.概率积分法预计模型的某些修正[J].煤炭学报，1998,23(1)：33-36．
[123]戴华阳，王金庄.非充分开采地表移动预计模型[J].煤炭学报，2003,28(6)：583-587．
[124] Dai Huayang, Wang Jinzhuang,, Cai Meifeng, et al. Seam dip angle based miningsubsidence model and its application[J].International Journal of Rock Mechanics&Sciences,2002,39(1):115-123．
[125]夏小刚，黄庆享，张守刚.PCA法在非充分采动条件下地表沉陷分级中的应用[J].采矿与安全工程学报，2008,25(1)：54-58．
[126]李新颖.非充分采动采区地表移动的规律探索[J].煤炭技术，2007,26(11)：109-111．
[127]张华兴，郭栋，卢秀林，等.非充分采动地表移动规律[J].煤矿开采，2005,10(3)：58-59．
[128]虞万波，王世道.非充分采动时的地表移动预计[J].矿山测量，1984，(2)：14-16．
[129]王世道，林福钦.非充分采动时地表最大下沉点和最大下沉角[J].矿山测量，1987，(4)：26-30．
[130]滕永海.非充分采动区地表点在采动过程中的移动观变形计算[J].矿山测量，1999，(1)：25-29．
[131]石长岩，张合君，吕波，等.深部开采地表岩移、保安矿柱与安全深度研究[J].金属矿山，2000，(287)：15-17．
[132]朱刘娟，陈俊杰，邹友峰.深部开采条件下走向与倾向移动角关系研究[J].中国矿业，2006,15(5)：57-59．
[133]朱刘娟，陈俊杰，邹友峰.深部开采条件下岩层移动角确定研究[J].煤炭工程，2006,(2)：45-47．
[134]雷英杰，张善文，李续武，周创明．MATLAB遗传算法工具箱及应用[M]．西安：西安电子科技大学出版社，2005．
[135]国家煤炭工业局．建筑物、水体、铁路及主要井巷煤柱留设与压煤开采规程[M]．北京：煤炭工业出版社，2000．
[136]崔希民，刘艳华.地下资源安全开采深度的研究[J],矿业研究与开发，2000,20(6)：1-2．
[137]杨仑，石金峰，于广明，王旭春.关于煤矿安全开采深度的探讨[J]，煤炭科学技术,1995,23(4):43-46．
[138]顾大钊.相似材料和相似模型[M]，中国矿业大学出版社，1995．
[139]王崇革，王莉莉，宋振骐，潘立友.浅埋煤层开采三维相似材料模拟实验研究[J],岩石力学与工程学报，2004，23(S1)：4926-4929．
[140]李树忱，冯现大，李术才，李利平，李国莹.新型固流耦合相似材料的研制及其应用[J]，岩石力学与工程学报，2010，29(2)：281-288．
[141]段书武.相似材料模型内部位移测试方法研究[D].天津:天津大学,2003．
[142]李鸿昌.矿山压力的相似模拟试验[M].徐州:中国矿业大学出版社,1988．
[143]康建荣,王金庄,胡海峰.相似材料模拟试验经纬仪观测方法分析[J].矿山测量,1999,2(1):43～46．
[144]杨化超,邓喀中,郭广礼.相似材料模型变形测量中的数字近景摄影测量监测技术[J].煤炭学报,2006,31(3):292～295．
[145]杨化超,邓喀中,杨国东,等.矿山条带开采相似材料模型变形测量[J].吉林大学学报(地球科学版),2007,37(1):190～194．
[146]苏发.提高ATOS系统在反求设计中测量精度的研究[D].阜新：辽宁工程技术大学，2007．
[147]张德海,梁晋,唐正宗,等.基于近景摄影测量和三维光学测量的大幅面测量新方法[J].中国机械工程,2009,20(7):817～822．
[148]陈冉丽.三维光学测量技术在相似材料模型观测中的应用研究[D].徐州：中国矿业大学，2010．
[149]刘波，韩彦辉(美国)，FLAC原理、实例与应用指南[M].北京：人民交通出版社，2005．
[150]彭文斌.FLAC3D实用教程[M].北京:机械工业出版社,2007．
[151]陈育民,徐鼎平.FLAC/FLAC3D基础与工程实例[M].北京:中国水利水电出版社,2008．
[152]李培现，谭志祥，王磊，等．FLAC在老采空区地基稳定性评价中的应用研究[J]，煤矿安全，2009，40(10)：11-14．
[153]刘春玲，祁生文，童立强，等．利用FLAC3D分析某边坡稳定性[J]．岩石力学与工程学报，2004，23(16)：2730-2733．
[154]谭文辉，周汝弟．数值模拟与极限平衡方法在复杂边坡优化中的应用研究[J]．金属矿山，2009，(1)：41-44．
[155]漆泰岳．大变形巷道锚杆与围岩的相互作用及数值模拟[D]．徐州：中国矿业大学，2000．
[156]李庆国．边界元法的巷道应力反分析[J]．焦作工学院学报，1999，(4)：262-266．
[157]施建俊，孟海利，汪旭光．数值模拟在矿山的应用[J]．中国矿业，2004，13(7)：53-56．
[158]曹野，宋波，潘建仕，等．基于数值模拟的顶板围岩损伤过程动力响应信号的能量分析[J]．岩石力学与工程学报，2009，28(增Ⅰ)：3137-3145．
[159]李示波，高永涛.FLAC和数值微分在地表变形观测中的应用[J].中国矿业，2008,17(6)：99-101．
[160]侯志鹰，王家臣.大同矿区“三硬”条件地表沉陷数值模拟[J].煤炭学报，2007,32(3)：235-238．
[161]邓勇．边坡岩体力学参数反分析遗传-神经网络算法[J]．地下空间与工程学报，2007，3(4)：751-757．
[162]冯夏庭，杨成祥．智能岩石力学(2)-参数与模型的智能辨识[J]．岩石力学与工程学报，1999，18(3)：350-353．
[163]孙钧．岩土力学反演问题的随机理论与方法[M]．汕头：汕头大学出版社，1996．
[164]冯夏庭.岩石力学智能化的研究思路[J].岩石力学与工程学报，1994,13(3)：205-208．
[165]冯夏庭，王泳嘉.岩石力学的一种集成智能理论模型[J].东北大学学报(自然科学版)，1995,16(1)：1-5．
[166]冯夏庭，Masayuki Kosugi，王泳嘉.岩石节理力学参数的非线性估计[J].岩土工程学报，1999,21(3)：268-272．
[167]冯夏庭.智能岩石力学的发展[J].中国科学院院刊，2002,(4)：256-259．
[168]冯夏庭，周辉，李邵军，等.复杂条件下岩石工程安全性的智能分析评估和时空预测系统[J]，岩石力学与工程学报，2008,27(9)：1741-1755．
[169]李守巨，刘迎曦，王登刚，等．基于神经网络的岩体渗透系数反演方法及其工程应用[J]．岩石力学与工程学报，21(4)：479-483．
[170]董春胜，刘浜葭，杨金明．改进的BP神经网络预测地表沉陷[J]．辽宁工程技术大学学报(自然科学版)，2001，20(5)：722-723．
[171]袁曾任．人工神经网络及其应用[M]．北京：清华大学出版社，1999．
[172]刑传鼎，杨家明，任庆生，等．人工智能原理及应用[M]．上海：东华大学出版社，2005．
[173]侯化国，王玉民．正交试验法[M]．长春：吉林人民出版社，1985．
[174]徐芝纶.弹性力学[M]，北京：人民教育出版社，1978．
[175]周光泉刘孝敏.粘弹性理论[M],合肥：中国科学技术大学出版社，1996．
[176]祝颜知，冯紫良，程楠.文克尔粘弹性地基上弹性地基板的解析解[J]，强度与环境，2001(2):42-50．
[177]任松，姜德义，杨春和.岩盐水溶开采沉陷新概率积分三维预测模型研究[J]，岩土力学，2007，28(1)：133-138．
[178]潘志贺祖琪.数学手册[M]，徐州：中国矿业大学出版社，1995．
[179]吴侃，周鸣.矿区沉陷预测预报系统[M].徐州:中国矿业大学出版社，1999：1-3．
[180]朱庆伟，郭达志.煤矿区地表沉陷及其可视化新方法[J].矿业安全与环保，2006(6)：10-12．
[181]李培现，谭志祥，齐公玉，顾伟，王磊．基于MATLAB的开采沉陷预计系统[J].中国矿业，2008，17(11)：72-76．
[182]赵林林，佟光成，申灵玲，方育莹，卢文波.基于ArcObjects的地表沉陷信息可视化技术研究与实现[J].中国矿业，2007，(11)：33-35．
[183]康建荣.采动覆岩动态移动破坏规律及开采沉陷预计系统(MSPS)研究[D].徐州：中国矿业大学，1999．
[184]李春雷，李晓璐.MSDAS-GIS在金属矿山开采沉陷预测中的应用[J]，矿业研究与开发，2007,27(1)：66-69．
[185]于广明，谢和平，杨伦，张玉卓.岩体采动沉陷的损伤效应[J]，中国有色金属学报，1999，9(1)：185-188．
[186]张向东，赵瀛华，刘世君.厚冲积层下地表沉陷与变形预计的新方法[J]，中国有色金属学报，1999，9(2)：435-440．
[187]韩保民，欧吉坤，柴艳菊，卢秀山.矿区开采沉陷观测数据预处理方法[J]，中国有色金属学报，2002,12(5)：1035-1039．
[188]王建，白世彪，陈晔．Surfer8地理信息制图[M].北京：中国地图出版社，2004.
[189]马玉峰，高春香．VB与SURFER联合编程实现自动绘制气象要素图形[J]．内蒙古气象，2010，(2)：38-39.
[190]罗亮，曾涛，梁峰.矿山地表沉陷预计及其三维可视化研究[J].测绘，2009,32(5)：204-206
[191]汤伏全，汪桂生，代巨鹏.Surfer8.0在开采沉陷数据可视化表达与制图中的应用[J].工矿自动化，2010，(10)：67-69
[192]丛爱岩，成枢，刘春，陈宜金．时序分析法在岩层与地表移动中的应用[J]．中国矿业学学学报，1999，28(2)：159～161．
[193]吴侃，靳建明，王卷乐．开采沉陷时序预测技术[J]．测绘工程，2001，10(4)：20～23．
[194]袁仁茂，马凤山，邓清海，徐锡伟．基于Elman型神经网络的金川二矿地表岩移时序预测模型[J]．工程地质学报，2008，16(1)：116～123．
[195]奉国和，朱思铭．改进SVM及其在时间序列数据预测中的应用[J]．华南理工大学学报(自然科学版)，2005，33(5)：19～22．
[196]徐卫亚，徐飞，刘大文．位移时序预测的APSO-WLSSVM模型及应用研究．岩土工程学报，2009，31(3)：313～318．
[197]田景文,高美娟.人工神经网络算法研究及应用[M].北京:北京理工大学出版社,2006．
[198]张军峰，胡寿松．基于聚类和支持向量机的非线性时间序列故障预报[J]．控制理论与应用，2007，24(1)：64～68．
[199]袁哲明，张永生，熊洁仪．基于SVR的多维时间序列分析及其在农业科学中的应用[J]．中国农业科学，2008，41(8)：2485～2492．
[200]肖枝洪，郭明月．时间序列分析与SAS应用[M]．武汉：武汉大学出版社，2009．
[2]谢和平，彭苏萍，何满潮．深部开采基础理论与工程实践[M]．北京：科学出版社，2006．
[3]谢和平.深部高应力下的资源开采--现状、基础科学问题与展望[A].香山科学会议主编，科学前沿与未来[C].北京：中国环境科学出版社，2002，179-191．
[4]古德生.金属矿床深部开采中的科学问题[A].香山科学会议主编，科学前沿与未来[C].北京：中国环境科学出版社，2002，192-201．
[5]冯夏庭.深部大型地下工程开发与应用中的几个关键岩石力学问题[A].香山科学会议主编，科学前沿与未来[C].北京:中国环境科学出版社，2002，179-191．
[6]何满潮，谢和平，彭苏萍，等.深部开采岩体力学研究[J].岩石力学与工程学报，2005,24(16):2803-2811．
[7]于广明，董春胜，邹建喜等，资源枯竭矿区深井开采引起地层再破坏的复杂性研究[J]。岩石力学与工程学报，2004，23(14):2341-2345．
[8]李军民，高保彬，武治普．深部极不充分采动条件下地表移动特征观测分析[J],煤矿开采，2007，12(6):60-63．
[9]谭志祥，邓喀中.建筑物下采煤理论与实践[M].徐州：中国矿业大学出版社，2007．
[10]何国清，杨伦，凌庚娣，等.矿山开采沉陷学[M].徐州:中国矿业大学出版社.1991．
[11]郭文兵．条带开采的非线性理论研究及应用[J]，徐州：中国矿业大学出版社，2005．
[12]邹友峰，邓喀中，马伟民．矿山开采沉陷工程[M]．徐州：中国矿业大学出版社，2003．
[13] A. A. Baryakh, E. A. Telegina, N. A. Samodelkina. Prediction of the Intensive SurfaceSubsidence in Mining Potash Series[J]. Journal of Mining Science, Volume41, Number4,2005.7, pages312-319．
[14] K.B.Singh. Pot-hole subsidence in Son-Mahanadi Master Coal Basin [J], EngineeringGeology. Volume89, Issues1-2,12January2007, Pages88-97．
[15] Hahn Chul Jung, Sang-Wan Kim, Hyung-Sup Jung. Satellite observation of coal miningsubsidence by persistent scatterer analysis [J]. Engineering Geology, Volume92, Issues1-2,18June2007, Pages1-13．
[16] M.I. álvarez Fernández, C. González Nicieza. Generalization of the n–k influence functionto predict mining subsidence [J]. Engineering Geology, Volume80, Issues1-2,8August2005, Pages1-36．
[17] C. González Nicieza, M.I. álvarez Fernández. The new three-dimensional subsidenceinfluence function denoted by n–k–g [J]. International Journal of Rock Mechanics andMining Sciences, Volume42, Issue3, April2005, Pages372-387．
[18] C. González Nicieza, M.I. álvarez Fernández, A. Menendez-Diaz. The influence of time onsubsidence in the Central Asturian Coalfield [J]. Bulletin of Engineering Geology and theEnvironment, Volume66, Number3,2007.8, Pages319-329．
[19] A. Asadi, K. Shakhriar and K. Goshtasbi. Profiling Function for Surface SubsidencePrediction in Mining Inclined Coal Seams [J]. Journal of Mining Science, Volume40,Number2，2004.3，Pages142-146．
[20] Ryszard Hejmanowski, Agnieszka Malinowska. Evaluation of reliability of subsidenceprediction based on spatial statistical analysis [J]. International Journal of Rock Mechanicsand Mining Sciences, In Press, Corrected Proof, Available online18September2008, Pages1-7．
[21] F. G. Bell, I. A. de Bruyn. Subsidence problems due to abandoned pillar workings in coalseams [J]. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, Volume57, Number3,1999.3, pages225-236．
[22] A. K. Soni, K. K. K Singh, A. Prakash. Shallow cover over coal mining: a case study ofsubsidence at Kamptee Colliery, Nagpur, India [J]. Bulletin of Engineering Geology and theEnvironment, Volume66, Number3,2007.8, pages311-318．
[23] Syd S. Peng. Surface Subsidence Engineering [M]. The Society for Mining, Metallurgy, andExploration, Inc.1992．
[24]刘天泉．矿山岩体采动影响与控制工程学及其应用[J]，煤炭学报，1995，20(1)：1-5．
[25]李增琪．使用富氏积分变换计算开挖引起的地表移动[J]，煤炭学报，1983，(2)：19-28．
[26]李增琪．计算矿山压力和岩层移动的三维层体模型[J]，煤炭学报，1994，19(2)：109-121．
[27]张玉卓，仲惟林，姚建国．岩层移动的位错理论解及边界元法计算[J]，煤炭学报，1987，2：21-31．
[28]张玉卓，仲惟林，姚建国．断层影响下地表移动规律的统计和数值模拟研究[J]，煤炭学报，1989，(1)：23-31．
[29]何万龙，康健荣．山区地表移动与变形规律的研究[J]，煤炭学报，1992，17(4)：1-15．
[30]郝庆旺，马伟民．试论地表下沉计算方法的联系与统一-下沉几何理论及其应用[J]，中国矿业学院学报，1985，(2)：37-42．
[31]邓喀中．开采沉陷中的岩体结构效应[M]，徐州：中国矿业大学出版社，1998
[32]王悦汉，邓喀中，吴侃，等．采动岩体动态力学模型[J]，岩石力学与工程学报，2003，22(3)：352-357．
[33]邹友峰，何满朝．条带开采地表沉陷预计的新理论[J],水文地质工程地质，1994，(2)：1-5．
[34]邹友峰，胡友健，郭增长．条带开采尺寸设计的弹塑性方法[J]，焦作矿业学院学报，1995，14(2)：1-9．
[35]吴立新，王金庄，赵士胜．托板控制下开采沉陷的滞缓与集中现象研究[J]，中国矿业大学学报，1994，23(4)：10-19．
[36]吴立新，王金庄．连续大面积开采托板控制岩层变形模式的研究[J]，煤炭学报，1994，19(3)：233-242．
[37]于广明，谢和平．节理岩体采动沉陷实验及损伤力学分析[J]，岩石力学与工程学报，1998，17(1)：16-23．
[38]于广明．非线性科学在矿山开采沉陷中的应用研究[J]，阜新矿业学院学报，1997，16(4，5)：385-525．
[39]于广明．分形及损伤力学在在矿山开采沉陷中的应用研究[J]，岩石力学及工程学报，1999，18(2)：241-243．
[40]崔希民，杨硕．开采沉陷的流变模型探讨[J]，中国矿业，1996，(24)：52-55．
[41]杨硕．采动损害空间变形力学预测，北京：煤炭工业出版社，1994
[42]钱鸣高、缪协兴、许家林．岩层控制中的关键层理论研究[J]，煤炭学报，1996，21(3)：225-230．
[43]钱鸣高、缪协兴、许家林，等．岩层控制的关键层理论[M]，徐州：中国矿业大学出版社，2003．
[44]钱鸣高.20年来采场围岩控制理论与实践的回顾[J]，中国矿业大学学报，2000，29(1)：1-4．
[45]刘文涛.采场覆岩移动流变模型及开采沉陷预计研究[D].硕士学位论文，太原：太原理工大学，2004．
[46]蔡怀恩．开采沉陷预计的方法及发展趋势[J]．露天采矿技术，2007，4：43～44．
[47]李永树．开采沉陷预报方法研究现状与展望[J]．四川测绘，1998，21(3)，99～102．
[48]易智，张钦礼，韩森．矿山岩层与地表沉陷的预测方法[J]．矿业快报，2007,459(7)，17～21．
[49]谭志祥，邓喀中．综放面地表变形预计参数综合分析及应用研究[J]．岩石力学与工程学报，2007，26(5)：1041～1047．
[50]李文秀，梁旭黎，赵胜涛，等.地下开采引起地表沉陷预测的弹性薄板法[J].工程力学,2006,23(8):177～1811．
[51]王悦汉、邓喀中，吴侃，等．采动岩体动态力学模型[J]．岩石力学与工程学报，2003，22(3)：352-357．
[52]于广明，孙洪泉，赵建峰．采矿引起地表点动态下沉的分形增长规律研究．岩石力学与工程学报，2001，20(1)：34-37．
[53]苏仲杰，于广明，杨伦．覆岩离层变形力学模型及应用[J]．岩土工程学报，2002．24(6)：778-781．
[54]尹光志，王登科，张位中．(急)倾斜煤层深部开采覆岩变形力学模型及应用[J]．重庆大学学报，2006，29(2)：79-82．
[55]唐巨鹏，潘一山．ANSYS在煤矿开采数值模拟中应用研究[J]．岩土力学，2004，25：329-332．
[56]刘瑾，孙占法，张永波．采深和松散层厚度对开采沉陷地表移动变形影响的数值模拟研究[J]．水文地质工程地质，2007，4：88-93．
[57]唐又弛，曹再学，朱建军．有限元在开采沉陷中的应用．辽宁工程技术大学学报．2003，22(2)：196-198．
[58]高明中，余忠林．急倾斜煤层开采对地表沉陷影响的数值模拟[J]．煤炭学报．2003，28(6)：578-582．
[59]谢和平，周宏伟，王金安，等．FLAC在煤矿开采沉陷预测中的应用及对比分析[J]．岩石力学与工程学报，1999，18(4)：397～401l．
[60]张荣亮，麻凤海，杨帆，等．运用ANSYS分析开采倾斜煤层引起的地表变形[J]．中国地质灾害与防治学报，2006，17(1)：91-94．
[61]高明中，余忠林．煤矿开采沉陷的数值模拟．安徽理工大学学报(自然科学版)[J]，2003，23(1)：11-17．
[62]柴华彬，邹友峰，刘景艳．DTM在开采沉陷可视化预计中的应用[J]．辽宁工程技术大学，2004，23(2)：171-174．
[63]祁慧敏，彭程．MATLAB与VB结合在开采沉陷中的应用[J]．平顶山学院学报，2007，16(5)：25-27．
[64]柴华彬，毋保中，刘景艳．MATLAB在开采沉陷预计可视化中的应用[J]．焦作工学院学报(自然科学版)，2004，23(1)：26-29．
[65]孟峰．SURFER在开采沉陷预计中的应用研究[J]．煤矿现代化，2006，73(4)：58-60．
[66]李春雷，蔡美峰，李晓璐．基于GIS的开采沉陷预测系统架构研究[J]．金属矿山，2006，364(4)：53-57．
[67]李瑞霞．基于GIS的矿山开采沉陷可视化研究[J]．计算机与信息技术，2006，3：31-32．
[68]于广明，张春会，李振宇，等．基于GIS的矿山开采沉陷预测电算化研究[J]．岩土力学，2004，25(增刊)：52-56．
[69]郭惟嘉，杨延珍，阎卫熙．开采沉陷信息可视化研究[J]．山东科技大学学报(自然科学版)，22(4)：12-14．
[70] Yan Mingxing, Miao Fang, Wang Baocun. Application of D-InSAR and GIS forUnderground Mine Subsidence Monitoring.“Mapping Without the Sun”. Techniques andApplications of Optical and SAR Imagery Fusion. Chengdu, China,9.25-27,2007. ISPRSVOLUME: XXXVI, PART7/C54. ISSN1682-1750.
[71]张东明，尹光志，刘见中，等．急倾斜煤层开采地表沉陷渐近灰色预测[J]．中国地质灾害与防治学报，15(1)：82-85．
[72]丁德馨，张志军，毕忠伟．开采地面沉陷预测的自适应神经模糊推理方法研究[J]．中国工程科学，2007，9(1)：33-39．
[73]张庆松，高延法，李术才．矿山覆岩力学参数的三维位移反演方法研究[J]．金属矿山，351(9)：26-31．
[74]柴华彬，邹友峰，郭文兵．用模糊模式识别确定开采沉陷预计参数[J]．煤炭学报，2005，30(6)：701-704．
[75]曹丽文，姜振泉．人工神经网络在煤矿开采沉陷预计中的应用研究[J]．中国矿业大学学报，2002，31(1)：23-26．
[76]吴侃，靳建明．时序分析在开采沉陷动态参数预计中的应用[J]．中国矿业大学学报，2000，29(4)：413-415．
[77]郭广礼，李逢春，张连贵．综放开采地表移动参数的稳健回归分析[J]．测绘通报，2001，10：22-24．
[78]邓喀中，张冬至，张周权．深部开采条件下地表沉陷预测及控制探讨[J]．中国矿业大学学报，2000，29(1)：52-55．
[79]郭文兵，邓喀中，白云峰．受断层影响地表移动规律的研究[J]．辽宁工程技术大学学报，2002，21(6)：713-715．
[80]高明中，余忠林．厚冲积层急倾斜煤层群开采重复采动下的开采沉陷[J]．煤炭学报，2007，32(4)：347-352．
[81]贾茂欣，郭文兵，陈敬年．地表非连续变形破坏类型及特征分析[J]．焦作工学院学报，2007，19(4)：278-280．
[82] Sellers EJ, Klerck P. Modeling of the effect of discontinuities on the extent of the fracturezone surrounding deep tunnels [J].Tunneling and Underground Space Technology,2000,15(4):463-469．
[83] Malan D F, Spottiswoode S M. Time-dependent fracture zone behavior and seismicitysurrounding deep level stopping operations[A].Rock burst and Seismicity inMines[C].Rotterdam: A.A.Balkema,1997:173-177．
[84] Adams G R, Jager A J. Petroscopic observation of rock fracturing ahead of stope faces indeep-level gold mines [J].Journal of the South African institute of mining andmetallurgy,1980,80(6):204-209
[85] David R.Cope.Deep mining coal and land-use planning: technical change and technicalcompetence[J],Coal and Environment,4(3):105-110．
[86] Hu Wei-yue,Dong Shu-ning.Research on the sudden changes and the controlling factors ofdeep coal minging conditions[J],Journal of coal science&engineering,2008,14(3):347-351．
[87] Diering D H, Ultra-Deep Level Mining. Future Requirements [J]. Journal of The SouthAfrican Institute of Mining and Metallurgy,1997,97(6):249-255．
[88] Gurtunca R G, Keynote Lecture, Mining Ｂelow3000m and Challenges for the SouthAfrican Gold Mining Industry [A]. Proceedings of Mechanics of Jointed and FracturedRock[C]. Bulkema,1998,3-10．
[89] Diering D H. Tunnels under pressure in an ultra-deep Witwatersrand gold mine [J]. Journalof the South African Institute of Mining and Metallurgy,2000,319-324．
[90] Cleary M. Effects of depth on rock fracture [A]. In: Maury and Four main trout eds. Rock atGreat Depth[C]. Rotterdam: A. A. Balkema.1989.1153-1163．
[91] Mogi K. Pressure dependence of rock strength and transition from brittle fracture to ductileflow.Bull.Earthquake Res Inst TokyoUniv.1966,44:215-232．
[92]李铁，蔡美峰，纪洪广.抚顺煤田深部开采临界深度的定量判别[J].煤炭学报，2010,35(3)：363-367．
[93]梁政国．煤矿山深浅部开采界线划分问题[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版)，2001,20(4):554-556．
[94]王英汉.梁政国.煤矿深浅部开采界线划分[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版)，1999，18(1)：23-26．
[95]钱七虎.深部岩体工程响应的特征科学现象及“深部”的界定[J].东华理工学院学报，2007,27(1)：1-5
[96]钱七虎.非线性岩石力学的新进展--深部岩体力学的若干关键问题[A].谢和平，第八次全国岩石力学与工程技术大会论文集[C].北京：科学出版社，2004
[97]许家林，连国明，朱卫兵，钱鸣高.深部开采覆岩关键层对地表沉陷的影响[J].煤炭学报，2007，32(7)：686-690．
[98]邓喀中，张冬至，张周权.深部开采条件下地表沉陷预测及控制探讨[J]，中国矿业大学学报，2000,29(1):52-55．
[99]尹光志，王登科，张卫中.(急)倾斜煤层深部开采覆岩变形力学模型及应用[J]，重庆大学学报(自然科学版)，2006，29(2)：79-82．
[100]颜世杰，于传文，王广昌等.“三软”深部地层开采覆岩导水裂缝带高度观测技术[J]，山东煤炭科技，1995，(2)：20-24．
[101]李爱忠.大采深岩移观测阶段性分析[J]，中国煤田地质，2004，16(增刊)：54-56．
[102]郭春颖，焦申化.大倾角特厚煤层水平分层(深部)综放开采地表沉陷与地表水渗流研究[J],中国矿业，2008，17(7)：82-86．
[103]孔庆宏、张治高．深部大倾角厚煤层分层综采技术研究[J],山东煤炭科技，2008，(2)：76～77．
[104]郭文兵．深部大条带开采地表移动的预计[J]，煤炭学报,2008,33(4):368-372．
[105]贾茂欣，郭文兵，陈敬年.地表非连续变形破坏类型及特征分析[J]，2000，19(4)：278-280．
[106]李军民，高保彬，武治普．深部极不充分采动条件下地表移动特征观测分析[J],煤矿开采，2007，12(6)：60-63．
[107]武治普、高保彬、李军民．深部条带开采地表移动特征观测分析[J]，能源技术与管理，2007，6：24-26
[108]徐乃忠、王斌、祁永川．深部开采的地表沉陷预测研究[J]，采矿与安全工程学报，2006，23(1)：66-69．
[109]于保华、朱卫兵、徐家林．深部开采地表沉陷特征的数值模拟[J]，采矿与安全工程学报，2007，24(4)：422-426．
[110]朱刘娟、邹友峰、郭增长．深部开采地表沉陷预测与控制存在的问题及对策探讨[J]，中国矿业，2007，16(12)：61-64．
[111]石长岩、张合君、吕波，等．深部开采地表岩移、保安矿柱与安全深度研究[J]，金属矿山，2000，(287)：15-17．
[112]何满潮、谢和平、彭苏萍，等．深部开采岩体力学及工程灾害控制研究[J]，煤矿支护，2007，(3)：1-14．
[113]刘义新、郭文兵、孟伟峰，等．深部条带开采的开采深度探讨[J]，矿业快报，2007，(460)：6-7，75．
[114]郭文兵、刘义新．深部条带开采下沉系数与采厚关系的数值模拟[J]，河南理工大学学报(自然科学版)，2007，26(3)：254-258．
[115]郭增长．极不充分开采地表移动预计方法及建筑物深部压煤开采技术的研究[D]．北京：中国矿业大学(北京校区)，2000．
[116]何荣，过增长，李春意.大采深极不充分开采地表移动和变形规律实测研究[J].河南理工大学学报(自然科学版)，2008,27(1)：50-53．
[117]郭增长，谢和平，王金庄.极不充分开采地表移动和变形预计的概率密度函数法[J].煤炭学报，2004，29(2)：155-158．
[118]郭增长，王金庄，戴华阳.极不充分开采地表移动与变形预计方法[J].矿山测量，2000，(3)：35-37．
[119]郭增长，殷作如，王金庄.随机介质碎块体移动概率与地表下沉[J].煤炭学报，2000,25(3)：264-267．
[120]杨伦，温吉洋，于世全.极不充分采动条件下地表下沉规律及计算方法研究[J].中国地质灾害与防治学报，2005,16(1)：81-83．
[121]吴侃，靳建明，戴仔强.概率积分法预计下沉量的改进[J].辽宁工程技术大学学报，2003,22(1)：19-22．
[122]吴侃，葛家新，周鸣，等.概率积分法预计模型的某些修正[J].煤炭学报，1998,23(1)：33-36．
[123]戴华阳，王金庄.非充分开采地表移动预计模型[J].煤炭学报，2003,28(6)：583-587．
[124] Dai Huayang, Wang Jinzhuang,, Cai Meifeng, et al. Seam dip angle based miningsubsidence model and its application[J].International Journal of Rock Mechanics&Sciences,2002,39(1):115-123．
[125]夏小刚，黄庆享，张守刚.PCA法在非充分采动条件下地表沉陷分级中的应用[J].采矿与安全工程学报，2008,25(1)：54-58．
[126]李新颖.非充分采动采区地表移动的规律探索[J].煤炭技术，2007,26(11)：109-111．
[127]张华兴，郭栋，卢秀林，等.非充分采动地表移动规律[J].煤矿开采，2005,10(3)：58-59．
[128]虞万波，王世道.非充分采动时的地表移动预计[J].矿山测量，1984，(2)：14-16．
[129]王世道，林福钦.非充分采动时地表最大下沉点和最大下沉角[J].矿山测量，1987，(4)：26-30．
[130]滕永海.非充分采动区地表点在采动过程中的移动观变形计算[J].矿山测量，1999，(1)：25-29．
[131]石长岩，张合君，吕波，等.深部开采地表岩移、保安矿柱与安全深度研究[J].金属矿山，2000，(287)：15-17．
[132]朱刘娟，陈俊杰，邹友峰.深部开采条件下走向与倾向移动角关系研究[J].中国矿业，2006,15(5)：57-59．
[133]朱刘娟，陈俊杰，邹友峰.深部开采条件下岩层移动角确定研究[J].煤炭工程，2006,(2)：45-47．
[134]雷英杰，张善文，李续武，周创明．MATLAB遗传算法工具箱及应用[M]．西安：西安电子科技大学出版社，2005．
[135]国家煤炭工业局．建筑物、水体、铁路及主要井巷煤柱留设与压煤开采规程[M]．北京：煤炭工业出版社，2000．
[136]崔希民，刘艳华.地下资源安全开采深度的研究[J],矿业研究与开发，2000,20(6)：1-2．
[137]杨仑，石金峰，于广明，王旭春.关于煤矿安全开采深度的探讨[J]，煤炭科学技术,1995,23(4):43-46．
[138]顾大钊.相似材料和相似模型[M]，中国矿业大学出版社，1995．
[139]王崇革，王莉莉，宋振骐，潘立友.浅埋煤层开采三维相似材料模拟实验研究[J],岩石力学与工程学报，2004，23(S1)：4926-4929．
[140]李树忱，冯现大，李术才，李利平，李国莹.新型固流耦合相似材料的研制及其应用[J]，岩石力学与工程学报，2010，29(2)：281-288．
[141]段书武.相似材料模型内部位移测试方法研究[D].天津:天津大学,2003．
[142]李鸿昌.矿山压力的相似模拟试验[M].徐州:中国矿业大学出版社,1988．
[143]康建荣,王金庄,胡海峰.相似材料模拟试验经纬仪观测方法分析[J].矿山测量,1999,2(1):43～46．
[144]杨化超,邓喀中,郭广礼.相似材料模型变形测量中的数字近景摄影测量监测技术[J].煤炭学报,2006,31(3):292～295．
[145]杨化超,邓喀中,杨国东,等.矿山条带开采相似材料模型变形测量[J].吉林大学学报(地球科学版),2007,37(1):190～194．
[146]苏发.提高ATOS系统在反求设计中测量精度的研究[D].阜新：辽宁工程技术大学，2007．
[147]张德海,梁晋,唐正宗,等.基于近景摄影测量和三维光学测量的大幅面测量新方法[J].中国机械工程,2009,20(7):817～822．
[148]陈冉丽.三维光学测量技术在相似材料模型观测中的应用研究[D].徐州：中国矿业大学，2010．
[149]刘波，韩彦辉(美国)，FLAC原理、实例与应用指南[M].北京：人民交通出版社，2005．
[150]彭文斌.FLAC3D实用教程[M].北京:机械工业出版社,2007．
[151]陈育民,徐鼎平.FLAC/FLAC3D基础与工程实例[M].北京:中国水利水电出版社,2008．
[152]李培现，谭志祥，王磊，等．FLAC在老采空区地基稳定性评价中的应用研究[J]，煤矿安全，2009，40(10)：11-14．
[153]刘春玲，祁生文，童立强，等．利用FLAC3D分析某边坡稳定性[J]．岩石力学与工程学报，2004，23(16)：2730-2733．
[154]谭文辉，周汝弟．数值模拟与极限平衡方法在复杂边坡优化中的应用研究[J]．金属矿山，2009，(1)：41-44．
[155]漆泰岳．大变形巷道锚杆与围岩的相互作用及数值模拟[D]．徐州：中国矿业大学，2000．
[156]李庆国．边界元法的巷道应力反分析[J]．焦作工学院学报，1999，(4)：262-266．
[157]施建俊，孟海利，汪旭光．数值模拟在矿山的应用[J]．中国矿业，2004，13(7)：53-56．
[158]曹野，宋波，潘建仕，等．基于数值模拟的顶板围岩损伤过程动力响应信号的能量分析[J]．岩石力学与工程学报，2009，28(增Ⅰ)：3137-3145．
[159]李示波，高永涛.FLAC和数值微分在地表变形观测中的应用[J].中国矿业，2008,17(6)：99-101．
[160]侯志鹰，王家臣.大同矿区“三硬”条件地表沉陷数值模拟[J].煤炭学报，2007,32(3)：235-238．
[161]邓勇．边坡岩体力学参数反分析遗传-神经网络算法[J]．地下空间与工程学报，2007，3(4)：751-757．
[162]冯夏庭，杨成祥．智能岩石力学(2)-参数与模型的智能辨识[J]．岩石力学与工程学报，1999，18(3)：350-353．
[163]孙钧．岩土力学反演问题的随机理论与方法[M]．汕头：汕头大学出版社，1996．
[164]冯夏庭.岩石力学智能化的研究思路[J].岩石力学与工程学报，1994,13(3)：205-208．
[165]冯夏庭，王泳嘉.岩石力学的一种集成智能理论模型[J].东北大学学报(自然科学版)，1995,16(1)：1-5．
[166]冯夏庭，Masayuki Kosugi，王泳嘉.岩石节理力学参数的非线性估计[J].岩土工程学报，1999,21(3)：268-272．
[167]冯夏庭.智能岩石力学的发展[J].中国科学院院刊，2002,(4)：256-259．
[168]冯夏庭，周辉，李邵军，等.复杂条件下岩石工程安全性的智能分析评估和时空预测系统[J]，岩石力学与工程学报，2008,27(9)：1741-1755．
[169]李守巨，刘迎曦，王登刚，等．基于神经网络的岩体渗透系数反演方法及其工程应用[J]．岩石力学与工程学报，21(4)：479-483．
[170]董春胜，刘浜葭，杨金明．改进的BP神经网络预测地表沉陷[J]．辽宁工程技术大学学报(自然科学版)，2001，20(5)：722-723．
[171]袁曾任．人工神经网络及其应用[M]．北京：清华大学出版社，1999．
[172]刑传鼎，杨家明，任庆生，等．人工智能原理及应用[M]．上海：东华大学出版社，2005．
[173]侯化国，王玉民．正交试验法[M]．长春：吉林人民出版社，1985．
[174]徐芝纶.弹性力学[M]，北京：人民教育出版社，1978．
[175]周光泉刘孝敏.粘弹性理论[M],合肥：中国科学技术大学出版社，1996．
[176]祝颜知，冯紫良，程楠.文克尔粘弹性地基上弹性地基板的解析解[J]，强度与环境，2001(2):42-50．
[177]任松，姜德义，杨春和.岩盐水溶开采沉陷新概率积分三维预测模型研究[J]，岩土力学，2007，28(1)：133-138．
[178]潘志贺祖琪.数学手册[M]，徐州：中国矿业大学出版社，1995．
[179]吴侃，周鸣.矿区沉陷预测预报系统[M].徐州:中国矿业大学出版社，1999：1-3．
[180]朱庆伟，郭达志.煤矿区地表沉陷及其可视化新方法[J].矿业安全与环保，2006(6)：10-12．
[181]李培现，谭志祥，齐公玉，顾伟，王磊．基于MATLAB的开采沉陷预计系统[J].中国矿业，2008，17(11)：72-76．
[182]赵林林，佟光成，申灵玲，方育莹，卢文波.基于ArcObjects的地表沉陷信息可视化技术研究与实现[J].中国矿业，2007，(11)：33-35．
[183]康建荣.采动覆岩动态移动破坏规律及开采沉陷预计系统(MSPS)研究[D].徐州：中国矿业大学，1999．
[184]李春雷，李晓璐.MSDAS-GIS在金属矿山开采沉陷预测中的应用[J]，矿业研究与开发，2007,27(1)：66-69．
[185]于广明，谢和平，杨伦，张玉卓.岩体采动沉陷的损伤效应[J]，中国有色金属学报，1999，9(1)：185-188．
[186]张向东，赵瀛华，刘世君.厚冲积层下地表沉陷与变形预计的新方法[J]，中国有色金属学报，1999，9(2)：435-440．
[187]韩保民，欧吉坤，柴艳菊，卢秀山.矿区开采沉陷观测数据预处理方法[J]，中国有色金属学报，2002,12(5)：1035-1039．
[188]王建，白世彪，陈晔．Surfer8地理信息制图[M].北京：中国地图出版社，2004.
[189]马玉峰，高春香．VB与SURFER联合编程实现自动绘制气象要素图形[J]．内蒙古气象，2010，(2)：38-39.
[190]罗亮，曾涛，梁峰.矿山地表沉陷预计及其三维可视化研究[J].测绘，2009,32(5)：204-206
[191]汤伏全，汪桂生，代巨鹏.Surfer8.0在开采沉陷数据可视化表达与制图中的应用[J].工矿自动化，2010，(10)：67-69
[192]丛爱岩，成枢，刘春，陈宜金．时序分析法在岩层与地表移动中的应用[J]．中国矿业学学学报，1999，28(2)：159～161．
[193]吴侃，靳建明，王卷乐．开采沉陷时序预测技术[J]．测绘工程，2001，10(4)：20～23．
[194]袁仁茂，马凤山，邓清海，徐锡伟．基于Elman型神经网络的金川二矿地表岩移时序预测模型[J]．工程地质学报，2008，16(1)：116～123．
[195]奉国和，朱思铭．改进SVM及其在时间序列数据预测中的应用[J]．华南理工大学学报(自然科学版)，2005，33(5)：19～22．
[196]徐卫亚，徐飞，刘大文．位移时序预测的APSO-WLSSVM模型及应用研究．岩土工程学报，2009，31(3)：313～318．
[197]田景文,高美娟.人工神经网络算法研究及应用[M].北京:北京理工大学出版社,2006．
[198]张军峰，胡寿松．基于聚类和支持向量机的非线性时间序列故障预报[J]．控制理论与应用，2007，24(1)：64～68．
[199]袁哲明，张永生，熊洁仪．基于SVR的多维时间序列分析及其在农业科学中的应用[J]．中国农业科学，2008，41(8)：2485～2492．
[200]肖枝洪，郭明月．时间序列分析与SAS应用[M]．武汉：武汉大学出版社，2009．
© 2004-2018 中国地质图书馆版权所有 京ICP备05064691号 京公网安备11010802017129号 地址：北京市海淀区学院路29号 邮编：100083 电话：办公室：(+86 10)66554848；文献借阅、咨询服务、科技查新：66554700 |