Elman神经网络在矿井突水水源判别中的应用

作     者：徐星 田坤云 王公忠 孙光中 XU Xing;TIAN Kun-yun;WANG Gong-zhong;SUN Guang-zhong

作者机构：河南工程学院安全工程学院郑州451191 武汉理工大学资源与环境工程学院武汉430070 中南大学资源与安全工程学院长沙410083 

基　　金：国家自然科学基金项目(51604091) "矿灾害预防与控制河南省高校重点实验室培育基地"建设经费资助项目(200925) 河南省高等学校重点科研项目(16A440001 18A440010) 

出 版 物：《安全与环境学报》 (Journal of Safety and Environment)

年 卷 期：2017年第17卷第4期

页      码：1257-1261页

摘      要：矿井突水是矿建与生产过程中最具威胁的自然灾害之一,准确判别突水水源是防治水害的关键。选取6种离子的质量浓度作为突水水源的判别因素,将河南省焦作矿区不同水层的39组水化数据以2种样本设计方案进行Elman神经网络模型的构建与检验。以不同的35组水源样品作为训练样本,运用Matlab软件进行Elman神经网络训练,将所建立的判别模型应用于(相应的)4组待测样本的判别,并与DDA、FDA、Bayes三种判别方法的判别结果进行分析比较。2种方案应用结果表明:将具有非线性动态特征的Elman神经网络应用于突水水源判别,在结合相应的水文地质条件前提下,可以准确判断突水来源;矿井多年的开采促使地下各水层水质呈动态变化,Elman神经网络判别模型能够反映这种变化特性,对探寻地下水运移与演化具有一定的应用价值。

主 题 词：安全工程 Elman神经网络 Matlab软件 矿井突水 水源判别 

学科分类：08[工学] 0837[0837] 

D　O　I：10.13637/j.issn.1009-6094.2017.04.008

馆 藏 号：203260378...