GIS下的AHP与ANN脆弱性指数法在底板突水评价中的比较分析

"该文探讨了两种底板突水危险性评价方法——基于GIS的AHP型脆弱性指数法和ANN型脆弱性指数法的适用性，并通过实例分析比较了它们的优缺点。" 底板突水是煤矿安全生产中的重大威胁，科学的评价方法对于预防和减少此类事故至关重要。本文主要关注了两种常用的技术——基于GIS的AHP型脆弱性指数法和ANN型脆弱性指数法。GIS（Geographic Information System）技术在此类评价中起到了关键作用，它能够整合多源数据，进行空间分析，从而提供更全面的评价结果。 AHP（Analytic Hierarchy Process）层次分析法是一种决策分析工具，通过将复杂问题分解成多个相互关联的子问题，然后用相对权重来量化这些子问题的重要性。在底板突水评价中，AHP可以用来评估不同因素（如岩层结构、地下水位等）对突水风险的影响程度，帮助确定各个因素的权重，进而生成脆弱性指数。 而ANN（Artificial Neural Network）人工神经网络则是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，具有自我学习和适应性。在底板突水评价中，ANN可以处理大量复杂的数据，通过训练找到输入（如地质参数）与输出（突水危险性）之间的非线性关系，预测和识别潜在的突水危险区域。 通过对这两种方法的理论分析和实际矿井的应用，作者发现AHP型方法在解释和理解各因素间的关系上更为直观，适用于决策者需要理解评价过程的情况；而ANN型方法在处理大量数据和复杂关系时表现出更高的精度和效率，适合于数据丰富的环境。然而，ANN可能在模型建立和参数调整上相对复杂，需要专业的知识和技术。 AHP和ANN在底板突水评价中各有优势，具体选择应依据实际情况，如数据的可用性、问题的复杂度以及决策者对透明度的需求。在实际应用中，结合这两种方法，可能会得到更全面、准确的评价结果。这为水文地质工作者提供了重要的参考，有助于他们根据实际需求选择最适合的评价方法，提升煤矿的安全管理水平。