SOM神经网络在矿井突水水源判别中的应用
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更新于2024-09-05
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"该资源是一篇关于利用SOM神经网络进行矿井突水水源判别的学术论文,由雷萌和郁磊撰写。文章探讨了矿井突水事故的危害以及准确判断水源对防止此类事故的重要性。研究采用了水化学方法,并结合SOM神经网络的聚类分析功能,以提高水源判别的准确性。通过MATLAB软件的仿真验证,SOM网络在水源类型判别上表现出有效性。关键词包括SOM神经网络、矿井突水、水化学和水源判别。文中还提到了传统的判别方法的局限性,并指出神经网络技术,特别是SOM网络,为水源判别提供了新的解决方案。"
这篇论文的核心知识点如下:
1. **矿井突水危害**:矿井突水事故严重影响煤矿的安全生产,可能导致重大人员伤亡和财产损失。因此,对突水水源的准确识别至关重要。
2. **水化学法**:水化学数据反映了地下水源的独特性质,不同含水层的水具有不同的化学成分。通过分析“6大离子”(如溶解氧、硝酸根离子等)等化学指标,可以辅助判断突水水源。
3. **SOM神经网络**:SOM神经网络是一种无导师学习的自组织特征映射网络,具有聚类和可视化能力。在本文中,它被用来对矿井突水水源进行分类分析,以提高判别精度。
4. **传统判别方法的局限**:传统的模糊综合评判、模糊聚类分析和灰色关联度法等方法往往需要预设模式或主观参数,导致结果主观性强,不够精确。
5. **SOM模型应用**:建立了基于SOM的矿井突水水源判别模型,并在MATLAB环境中进行了仿真验证,证明了该模型的有效性。
6. **SOM网络结构**:SOM网络由Kohonen提出,由自组织的神经元构成,能自我调整以反映输入数据的分布特征,这种特性使其在源水判别中有独特优势。
7. **研究意义**:这项研究为矿井突水灾害的预防提供了新的工具,对采动岩石突水预测、开采方法改进和安全评估具有理论价值。
8. **未来研究方向**:尽管SOM网络在水源判别上显示出潜力,但仍需要进一步研究和完善,例如优化网络结构,提高判别效率,以及结合其他数据分析技术以增强模型的稳健性和准确性。
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