BP神经网络和SVM在矿山环境评价中的应用分析/Application of BP neural network and SVM in mine environmental assessment[J]

Abstract

矿山环境的影响因素多样,定量评价过程易受人为因素干预.BP神经网络与SVM算法能够自动模拟各因子间的非线性关系.首次将其引入到矿山环境评价中,选取160个单元作为训练样本,以自然地理、基础地质、开发占地及地质环境等4个大类的14个变量指标为输入向量,以单元评价得分为输出向量,分别建立BP神经网络与SVM矿山环境评价模型.结果表明:两种模型均能满足矿山环境评价的精度要求;SVM模型收敛速度较BP神经网络快,MSE小于BP神经网络,更适合矿山环境评价工作;将定量模型应用于研究区,评价得分划分为4个级别,与定性评价结果一致,为矿山环境评价工作提供了新思路