神经网络在采矿地表沉陷预测中的应用

"采矿地表沉陷的神经网络预测" 文章深入探讨了采矿地表沉陷预测的问题，这是由于矿山开采活动导致的地质灾害，严重影响矿山的安全和经济效率。地表沉陷通常由多种因素引发，包括地质条件、采矿方法等，这些因素之间存在复杂的非线性关系，使得建立精确的数学模型预测沉陷变得极其困难。 作者麻凤海和杨帆提出使用神经网络技术来解决这个问题。神经网络是一种模拟人脑工作原理的计算模型，它具有强大的非线性问题处理能力，能够自我学习、自我组织和适应变化。在处理地表沉陷预测时，神经网络不需要预先设定数据分布或变量间的关系，这使得它成为处理复杂地质问题的理想工具。 神经网络预测模型的构建通常包括训练、验证和测试三个阶段。首先，需要收集大量的历史数据，包括地质参数、开采参数和地表沉陷的实际观测值。然后，这些数据被输入到神经网络中进行训练，网络通过调整权重和阈值来优化其预测性能。验证阶段确保模型不会过拟合或欠拟合训练数据，而测试阶段则评估模型在未见过的数据上的表现。 研究表明，神经网络预测的地表沉陷结果与实际测量值有良好的一致性，证实了这种方法的有效性和实用性。这种方法的应用对于提前预测和预防采矿引起的地表沉陷，减少经济损失和保障矿山安全具有重要意义。 此外，文章还提到，尽管神经网络在非线性问题上的优势明显，但在实际应用中仍需考虑数据质量和网络结构的选择。例如，选择合适的激活函数、确定网络层数和节点数量，以及如何合理地初始化权重，都是影响预测精度的关键因素。 这篇论文展示了神经网络在采矿地表沉陷预测领域的潜力，为解决这一复杂问题提供了一种新的思路。未来的研究可能进一步探索集成学习、深度学习等更先进的神经网络架构，以提高预测的准确性和鲁棒性。