SOFM与BP神经网络在矿井水源判别中的应用.pdf

：“SOFM与BP神经网络在矿井水源判别中的应用” ：该文讨论了SOFM（Self-Organizing Feature Map）神经网络与BP（Backpropagation）神经网络在矿井水源判别中的比较，通过实际案例展示了SOFM网络在精度、速度和对地下水系统特性的反应上的优势。 ：神经网络，深度学习，机器学习，数据建模，专业指导 【正文】： 矿井突水是煤炭开采中的一大安全隐患，其快速且准确的水源判别对于矿井安全至关重要。传统的水源判断方法依赖于地质、水文等多方面信息，但往往存在界限模糊和不确定性。因此，利用先进的数据分析技术，如神经网络，来辅助判断就显得尤为必要。 SOFM神经网络是一种自组织特征映射网络，它通过竞争学习机制来自动组织输入数据的空间分布，形成具有层次结构的特征表示。在矿井水源判别中，SOFM能够有效捕捉地下水化学特征的复杂关系，构建出更精确的判别模型。实验结果显示，SOFM模型在水源识别的精度上超过了BP神经网络，并且运算速度更快，更能反映地下水系统的特性。 另一方面，BP神经网络是监督学习中最常见的前馈神经网络，通过反向传播算法更新权重，以最小化预测误差。虽然BP网络在许多问题上表现良好，但在处理非线性复杂问题时可能会遇到梯度消失或爆炸的问题，这可能影响其在矿井水源判别中的性能。 文章以李咀孜煤矿为例，采用SOFM和BP网络分别建立地下水突水判别模型。通过对实际数据的分析，发现SOFM模型在处理地下水化学特征的判别时，不仅精度更高，而且计算效率更优。这表明，SOFM神经网络可以作为矿井水害防治的重要辅助决策工具，帮助提升矿井防灾能力。 SOFM神经网络在矿井水源判别中的应用展示了其在数据建模和复杂问题解决上的优势。它不仅可以提高判别速度和精度，还能更好地理解地下水系统的动态变化，为矿井安全生产提供更为科学的决策支持。对于未来的研究，可以进一步探索结合深度学习和其他机器学习方法，优化矿井水源判别的性能，以实现更高效、更准确的水源识别。