模糊神经网络在矿震预测中的应用

• 作者: 兰常玉 张向东 李永靖
• 来源期刊: 中国地质灾害与防治学报
• 关键词: 矿震 模糊神经网络 地震波能量 干扰项 矿震系统预测模型 抚顺老虎台矿
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 矿山与地下工程
• 页码范围: 71-73
• 页数: 3页
• 分类号: P642.2|O159
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8035.2005.02.015

摘要

矿震同天然地震一样会给矿山生产及人身安全等带来重大灾难.也是目前尚不能准确预测的矿山灾害现象之一.根据现有的研究成果可知,矿震是一个多输入、多干扰、单输出的复杂系统.由于干扰项的存在,使利用建模、神经网络等手段对系统进行预测时会导致很大误差.模糊神经网络系统在建立对象输入、输出关系时与传统数学方法不同.即可以建立在无模型基础上,并利用其较强的学习训练特性,自动获取对象的输入、输出关系表达;可以将专家的评价语言作为系统的干扰项引入.这在一定程度上缓解了人为因素对预测结果的影响,且平滑了观测数据的随机性.文章利用改进的模糊神经网络及抚顺老虎台矿的矿震资料,对矿震最大震级的预测方法进行了探索.初步探讨了改进的模糊神经网络在矿震预测中的应用.得出在运用模糊神经网络进行预测时,为减小预测误差,应综合多种因素并提高专家评判语言的精确度的结论.指出在建立矿震系统预测模型时,利用干扰项将人为因素引入系统是必需的.通过实际应用证明其可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张向东	辽宁工程技术大学土木建筑工程学院	325	2379	20.0	36.0
2	兰常玉	辽宁工程技术大学土木建筑工程学院	19	76	6.0	8.0
3	李永靖	辽宁工程技术大学土木建筑工程学院	90	872	13.0	27.0