采空区危险性辨析：改进TOPSIS与GA-BP神经网络耦合方法

"这篇论文是关于改进TOPSIS方法与GA-BP神经网络耦合在采空区危险性辨析中的应用，旨在解决现有辨析方法的繁琐性和准确性问题。" 正文: 该研究针对采空区危险性辨析中存在的问题，提出了一种结合改进的TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）和遗传算法优化的BP（Backpropagation）神经网络的新方法。TOPSIS是一种多准则决策分析方法，常用于处理多目标决策问题，通过比较决策对象与理想解和负理想解的距离来确定最优方案。 在传统的TOPSIS方法中，理想解和权重的变化可能导致排序的逆序，影响辨析的准确性。对此，研究者进行了两方面的改进：一是引入绝对理想点，以消除理想解变化的影响；二是运用IFAHP（Integrated Fuzzy Analytic Hierarchy Process），这是一种模糊层次分析法，有助于处理权重不确定性，确保了权重分配的合理性和稳定性。此外，通过设定各辨析指标不同危险等级的区间临界值，改进的TOPSIS能更精确地对采空区的危险性等级进行划分。 为了简化辨析流程并提升效率，研究将改进后的TOPSIS方法与GA-BP神经网络结合。首先，使用100组采空区数据作为样本，通过改进的TOPSIS进行危险性辨析，并验证了方法的有效性。接着，利用这些样本对GA-BP神经网络进行训练，形成了能够预测采空区危险性的模型。在对5组新的采空区样本进行危险等级预测时，模型的输出与实际情况相符，证明了这种方法的准确性和实用性。 这项研究为采空区危险性的评估提供了一个更加客观、高效的方法。通过改进的TOPSIS与GA-BP神经网络的耦合，不仅提高了辨析的准确性，还简化了辨析过程，增强了其在工程实践中的应用潜力。这一成果对于采空区的安全管理、风险预防以及灾害预警具有重要意义，为类似复杂环境下的危险性评估提供了新的理论支持和技术手段。