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
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更新于2024-09-04
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"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。
2020-01-18 上传
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2020-05-23 上传
2020-06-13 上传
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