ELM驱动的矿井突水水源高效识别与应用

本文主要探讨的是"基于ELM的矿井突水水源识别方法"。矿井突水事故是煤炭开采过程中常见的安全隐患，及时准确地识别水源是防止灾难的关键。作者唐立力提出了一种创新的解决方案，即利用极限学习机（ELM）这一单隐含层前馈神经网络的学习算法来解决这个问题。与传统的BP神经网络不同，ELM在训练过程中不需要繁琐地调整初始连接权值和阈值，只需设定隐含层的神经元数量，就能高效地找到最优解，这显著降低了模型对初始化敏感性的影响。 以梧桐庄煤矿的水质数据为例，通过MATLAB软件进行仿真验证，结果表明，基于ELM的方法不仅提高了识别的稳定性和精度，而且还具有更好的泛化能力。相比于传统方法，ELM能够更有效地处理矿井突水水源的复杂关系，从而提升预测的准确性。这对于提升矿井安全管理、防止突发事故具有实际意义，为矿井突水事故预警提供了科学依据。 文章关键词涵盖了关键领域，包括矿井、突水水源识别、极限学习机（ELM）以及神经网络技术。从行业角度来看，这属于"行业研究"范畴，针对的是煤炭开采领域的技术革新，对于改进矿井安全监控体系和提升灾害防范能力具有重要的参考价值。 总结来说，这篇文章介绍了如何运用ELM算法在矿井突水水源识别中的应用优势，其简化了训练过程，提高了预测性能，并为实际工程问题提供了有效且精确的解决方案，对推动矿业智能化和安全管理水平具有积极的推动作用。