简介:矿井瓦斯突出的发生是一个非线性系统在时空演化过程中的灾变行为,影响突出的各个基本因素与突出危险性之间存在复杂的非线性映射关系。对于处理这样的非线性时空演变问题,传统的数学方法是有局限性的。为了更好地预测矿井瓦斯涌出量,将灰色理论引入到预测精度高的遗传神经网络,使灰色理论和遗传神经网络有机结合起来,以神经网络理论为基础,利用遗传算法优化隐含层神经元个数和网络中的连接权值,并用其建立瓦斯涌出量的预测新模型。在实验室测试数据的基础上,建立遗传神经网络训练和检验样本集,并且将检验结果分别与标准BP神经网络的预测结果进行比较。
简介:黑河是甘肃省西部干旱区重要的内陆河。以甘肃黑河流域中游地区为主要研究对象,基于景观生态学原理,通过对风险概念模型的扩展和修正,构建了黑河流域生态风险评价模型。通过GIS技术及相关软件实现了对黑河流域生态风险值的定量评价,并绘制了该地区的生态风险值分布图谱。结果表明,黑河流域的生态风险值为0.51,属于中等风险水平。研究区域的风险值分布以黑河为中心自内向外划分为3个明显的风险层次:低水平风险区域集中在黑河周围,主要的景观类型为耕地,该风险区的风险源以人类活动干扰为主;中等风险区域主要分布着林地、草地两种景观类型,这一风险区域是干旱区绿洲的保护屏障区域,也是绿洲和荒漠的过渡区域,受人类活动干扰及自然侵蚀共同影响;较高风险区域周围分布着沙漠、戈壁,常年受干旱区光热条件的影响,自然侵蚀作用明显。从评价结果来看,构建的生态风险评估方法能够客观反映黑河流域的生态风险水平及其分布。