文献类型：期刊文章

作　　者：蒋复量[1,2] 周科平[1] 李书娜[1] 肖建清[1] 潘东[1] 李魁[1]

机构地区：[1]中南大学资源与安全工程学院,长沙410083 [2]南华大学核资源与安全工程学院

出　　处：《中国安全科学学报》

基　　金："十一五"国家科技支撑计划项目(2006BAB02A02);湖南省安全生产科技发展计划项目(07-17;07-29;HN08-07);湖南省教育厅资助项目(07C652;08B068)

年　　份：2009

卷　　号：19

期　　号：8

起止页码：126-132

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：采用衡山白果地区石膏矿山的11个评价指标,综合运用粗糙集和神经网络理论,构建了基于粗糙集-神经网络(RS-ANN)的矿山地质环境影响评价模型,对RSES软件约简的数据和无约简的数据采用EasyNN-plus软件进行预测评价。神经网络模型的输入属性为8个,而粗糙集-神经网络模型的输入属性为6个,训练样本均为13个,预测样本均为4个,前者的平均预测精度为1.85%～24.86%,后者为1.23%～15.28%。研究发现,粗糙集在保留关键信息的前提下可有效地对数据表进行约简,约简后的神经网络预测结果与实际情况吻合,并比无约简时总体精度有较大幅度提高。

关 键 词：矿山地质环境 评价模型  粗糙集 BP神经网络 评价指标

分 类 号：X820.3]