Elman神经网络在矿井突水水源判别中的应用

• 作者: 孙光中 徐星 王公忠 田坤云
• 来源期刊: 安全与环境学报
• 学科: 工学
• 关键词: 安全工程 Elman神经网络 Matlab软件 矿井突水 水源判别
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 安全评价
• 页码范围: 1257-1261
• 页数: 5页
• 分类号: X936
• 语种: 中文
• DOI: 10.13637/j.issn.1009-6094.2017.04.008

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王公忠	河南工程学院安全工程学院	61	272	9.0	12.0
3	孙光中	河南工程学院安全工程学院	37	197	8.0	11.0
5	田坤云	河南工程学院安全工程学院	76	213	7.0	8.0
8	徐星	河南工程学院安全工程学院	35	141	7.0	10.0