基于GIS与BP神经网络的矿区塌陷易发性预测

• 作者: 王绅皓 谢婉丽 奚家米 井旭
• 来源期刊: 煤矿安全
• 关键词: 地面塌陷 BP神经网络 易发性预测 GIS技术 影响因素
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 分析·探讨|Analysis·Discussion
• 页码范围: 218-223,230
• 页数: 7页
• 分类号: TD327
• 语种: 中文
• DOI: 10.13347/j.cnki.mkaq.2021.09.035

摘要

为了提高矿区塌陷预测的效率及简便性,提出使用神经网络算法进行分析预测.选取水文特征、地质构造、终采时间、覆岩强度、顶板跨度、开采深度、采煤高度、空间迭置层数8个致灾因子作为塌陷易发性的评价指标,并将矿区划分为4个塌陷易发性等级;利用GIS的空间分析功能对各预测数据进行栅格化;并以矿区中部及南部单元作为样本进行训练构建BP神经网络模型,余下的北部单元检验预测效果;结合GIS系统将模型输出结果图像化得到矿区的塌陷易发性分区图.结果显示:神经网络模型在训练过程中达到快速的收敛效果,预测结果和已发生的塌陷基本吻合,适合应用于初期对矿区塌陷的预测.