SOFM神经网络与BP网络在矿井水源判别中的比较应用

"本文探讨了SOFM自组织特征映射神经网络与传统的BP反向传播神经网络在矿井水源判别中的应用，并通过对比分析，展示了SOFM网络在识别精度、运算速度以及反映地下水系统特性上的优势。" 在矿井水害防治中，准确快速地判断水源是确保煤矿安全生产的关键。SOFM（Self-Organizing Feature Map）神经网络与BP（Back-Propagation）神经网络是两种常见的神经网络模型，它们在数据处理和模式识别方面都有广泛应用。SOFM网络是一种自组织网络，能够自动学习输入数据的空间结构，形成有序的特征映射，适用于非监督学习任务，如数据聚类和特征提取。而BP网络则是一种用于监督学习的多层前馈网络，通过反向传播误差来调整权重，达到优化网络性能的目的。 在本文中，作者以李咀孜煤矿的实际案例为基础，利用地下水的化学特征作为输入数据，分别构建了基于SOFM和BP的突水水源判别模型。通过对两个模型的对比分析，结果显示SOFM网络在水源判别上的表现优于BP网络。SOFM网络不仅具有更高的判别精度，意味着它能更准确地识别出地下水的来源，而且其运算速度更快，这对于实时监控和快速响应矿井水害至关重要。此外，SOFM网络还能更好地反映地下水系统的复杂特性，这有助于更深入地理解地下水动态变化规律，从而为矿井水害的预防提供科学依据。 SOFM神经网络的优势在于其自组织性和并行处理能力，能够在不预先设定输出层结构的情况下，自动发现输入数据的内在结构。而在BP网络中，由于需要反向传播误差，可能会陷入局部最优，且计算量较大，尤其是在面对大量数据时，其效率可能不如SOFM网络。 SOFM神经网络在矿井水源判别中的应用展示了其在水文地质领域的潜力，可以作为一种有效的辅助决策工具，为矿井防治水害工作提供强有力的技术支持。未来的研究可以进一步探索SOFM网络与其他机器学习方法的结合，或者优化网络结构，以提升判别模型的性能和稳定性。