简介： 本发明属于矿山开采技术领域，公开一种矿山采空区上覆岩体移动时空规律预测方法及系统,先提取训练矿山采空区上覆岩体移动时空规律片段的MFCC特征训练一个GMM‑UBM模型，然后再基于特定的带异常信息的矿山采空区上覆岩体移动时空规律片段提取MFCC特征，进而调整GMM的参数，最后将提取到的特征用来训练卷积神经网络，达到自动识别分类的要求。本发明在训练GMM‑UBM模型时，根据矿山采空区上覆岩体移动时空规律数据音素和音调的特点对数据进行筛选，挑选出具有代表性的少量数据，即保证了模型的表征泛化性也降低了数据运算量，提高了建模了效率；首先训练一个GMM‑UBM模型，然后再用MAP自适应算法来调整GMM的参数，克服了样本量少，无法训练GMM模型的问题，加快了运算速度。