矿井突水预测方法：BP神经网络与SVM的应用对比

"矿井突水水源判别方法与应用" 在矿井安全运营中，矿井突水是一种严重的灾害，可能导致重大财产损失和人员伤亡。本文由李建林、昝明军和韩乐三位作者（来自河南理工大学资源环境学院）进行综述，探讨了当前广泛使用的矿井突水水源判别方法，并结合实际案例分析了不同方法的应用效果。 矿井突水水源的判别是基于多种理论和技术手段进行的。除了传统的水化学分析，其他方法通常包括构建最优函数和设立识别区间两种策略。最优函数方法依赖于理论基础，通过求解使得判别目标达到最优状态的函数来确定水源；而识别区间方法则是设定一系列规则，依据判别目标落入的不同区间来区分水源。 在处理大量样本时，BP（Back Propagation）神经网络因其强大的非线性拟合能力而成为常用工具。当样本量较少时，支持向量机（SVM，Support Vector Machine）由于其在小样本学习中的优势，能获得更佳的预测结果。文章中提到，针对特定的研究区域，研究人员选择了基于MATLAB平台的BP神经网络模型进行矿井突水预测，预测准确率达到了91.67%。这表明BP神经网络在该领域的应用具有较高的可靠性。 然而，BP神经网络的预测效果受到训练样本的选择和数量的显著影响。这意味着在实际操作中，选取代表性的样本以及合理控制样本数量对于提升预测精度至关重要。此外，对样本的预处理，如数据清洗、特征选择和标准化等步骤，也对模型的性能有着直接影响。 关键词：矿井突水、水源预测、BP神经网络。这些关键词揭示了研究的核心内容，即如何利用现代数据分析技术（如BP神经网络）来预测和识别矿井突水的水源，从而提高矿井的安全管理。 中图分类号：TD745+．21，文献标识码：A，文章编号：1673-9787(2014)05-0590-05，这些信息指出了文章的学科分类和发布详情，表明这是一项关于地质灾害防治和环境科学的研究成果。 矿井突水水源的判别是一项涉及多学科知识的复杂任务，涉及到地质学、水文学、化学和计算机科学等多个领域。BP神经网络作为一种有效的预测工具，通过持续优化和改进，有望在矿井安全预警系统中发挥更大作用。