改进 TOPSIS 与 GA -BP 耦合的采空区危险性辨析

摘要：

针对目前采空区危险性辨析过程繁冗且准确性低的问题，提出了改进的 TOPSIS 与神经网络耦合的辨析方法。首先，为提高训练样本采空区危险性辨析客观准确性，将理想解方法(TOPSIS)进行改进，分别利用绝对理想点以及 IFAHP 避免了由于理想解及权重变化引起的逆序现象，并利用各辨析指标不同危险等级的区间临界值实现了 TOPSIS 对采空区危险性等级划分。将改进 TOPSIS 运用于某矿山100组采空区进行危险性辨析并验证结果。然后，为简化辨析过程，使改进 TOPSIS 与 GA -BP 神经网络有效结合，以经过TOPSIS 辨析的100组样本采空区对 GA -BP 训练得到神经网络模型并对5组样本进行危险等级输出，结果与事实相符。研究结果不仅提高了采空区危险性辨析的客观性，并为简化辨析过程提供了新的思路，提高了工程应用性。

关键词：采空区、危险性辨析、改进TOPSIS、IFAHP、GA-BP神经网络

所属期刊栏目：37

分类号：X936(安全工程)

资助基金：国家“十二五”科技支撑计划项目2012BAK09B02-05；国家自然科学基金资助项目51274250；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目2013zzts057

在线出版日期：2016-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：440-445