發(fā)布時間：2020-06-02 04:29

【摘要】：礦井突水事故是煤礦五大災害之一,嚴重威脅到煤礦安全生產(chǎn)。礦井水害的主要類型包括奧灰承壓水、老窯水、孔隙裂隙水等,水害的嚴重性程度取決于突水水源的性質(zhì)。因此,快速準確判別礦井水水源,對于礦井水害防治具有重要意義。論文以礦井突水水源為研究對象,通過礦井突水相關理論,探討根據(jù)水化學特征判別礦井突出水源可行性;統(tǒng)計礦井水源的水化學特征后,選取判別礦井水源的相關指標,然后結(jié)合主分量分析理論,對水樣數(shù)據(jù)進行降維處理;將通過主分量分析降維提取出的礦井水樣主成分因子加權后輸入到自組織特征映射(SOM,Self-Organizing Feature Map)神經(jīng)網(wǎng)絡當中,從而建立主分量加權SOM網(wǎng)絡礦井水源判別模型:通過對含有特征離子的水樣進行識別,以及多種混合離子水樣識別,驗證該方法的可靠性;在此基礎上,制定防治水對策并建立相關數(shù)據(jù)庫。研究表明:(1)通過將神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練樣本進行主分量分析降維,使SOM神經(jīng)網(wǎng)絡對于具有較多的變量特征及變量間相關性較強的礦井水源進行判別時正確率提高;(2)主分情加權SOM神經(jīng)網(wǎng)絡相比于傳統(tǒng)SOM神經(jīng)網(wǎng)絡在收斂速度、誤差控制等性能上具有優(yōu)越性;(3)分貴加權SOM神經(jīng)網(wǎng)絡可以成功判別混合度較低的礦井水源的主體成分,可以應用于實際礦井水判別的大多數(shù)情況;(4)將主分量加權SOM神經(jīng)網(wǎng)絡應用于內(nèi)蒙古裕興煤礦水源判別,可準確判別突水水源,制定相應防治水對策。
【圖文】：

圖１．１論文研宄技術路線圖逡逑Ｆｉｇ］邋．１邋Ｐａｐｅｒ邋ｒｅｓｅａｒｃｈ邋ｔｅｃｈｎｉｃａｌ邋ｒｏａｄｍａｐ逡逑

人工神經(jīng)網(wǎng)絡是通過模仿神經(jīng)生物學中生物神經(jīng)細胞的某些特性，人為制作逡逑的一種計算結(jié)構(gòu)，yL經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡中最基本的構(gòu)成單元｜６８］。逡逑神經(jīng)元可以簡化為一個基本的數(shù)學模型，如圖３．１所示。逡逑：＾逡逑圖３．１神經(jīng)元模型逡逑Ｆｉｇ．３．１邋Ｎｅｒｖｅ邋ｃｅｌｌ邋ｍｏｄｅｌ逡逑該神經(jīng)元模型可用如下方程進行描述：逡逑ｎ逡逑ｕｊ邋＝邋Ｙ／°ｖｘ，逡逑／＝１逡逑ｖＪ＝ｕ，＋ｂｉ逡逑少廣／（、）邐（３．１）逡逑其中，１／，：＾，＂．，１／）是神經(jīng)兀的輸入彳日萬＂，Ｗ／ｙ，…，Ｖｌ’，ｙ，，…，Ｍ’ｎｙ是輸入神經(jīng)兀逡逑ｙ的輸入信號所對應的權值，％．是經(jīng)過組合處理后的信號輸出，匕為偏置，／？）為信逡逑號變換函數(shù)，是最終的輸出信號。逡逑Ｖ７神經(jīng)元可以根據(jù)不同的輸出變換函數(shù)形成不一樣的數(shù)學模型，不同數(shù)學模型逡逑對于信息有不同的處理特性，常見輸出變換函數(shù)如下：逡逑１）
【學位授予單位】：山東科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TD745

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本文編號：2692609