BP神经网络在矿山生态安全评价中的应用

BP神经网络在矿山生态安全评价中的应用

论文摘要

以压力-状态-响应(PSR)概念模型为框架,构建矿山生态安全评价指标体系,划分理想、良好、紧张、较弱、恶劣5个安全等级。运用BP神经网络原理,采用随机插值方法对训练样本进行了扩充,构建BP人工神经网络的矿山生态安全评价模型。收集唐山沟煤矿2010年~2014年的数据进行验证。结果表明,该煤矿2010年、2011年矿山生态安全等级为恶劣, 2012年、2013年为较弱, 2014年为紧张。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 矿山生态安全的评价指标体系及方法
  •   1.1 构建评价指标体系
  •   1.2 矿山生态安全的评价等级及特征
  •   1.3 BP神经网络结构及算法
  • 2 实例研究
  •   2.1 数据来源与处理
  •   2.2 BP网络拓扑结构
  •   2.3 BP网络模型的训练与应用
  •     2.3.1 网络模型训练
  •     2.3.2 网络模型的应用
  • 3 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 赵文江,徐明德,张君杰,齐朔风

    关键词: 矿山,生态安全,评价模型,指标体系,神经网络

    来源: 煤炭技术 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

    专业: 环境科学与资源利用,自动化技术

    单位: 太原理工大学环境科学与工程学院

    基金: 山西省自然科学基金(2012011033-1)

    分类号: X826;TP183

    DOI: 10.13301/j.cnki.ct.2019.01.059

    页码: 172-175

    总页数: 4

    文件大小: 443K

    下载量: 236

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