BP神经网络和SVM在矿山环境评价中的应用分析

编号 zgly0000929243

文献类型 期刊论文

文献题名 BP神经网络和SVM在矿山环境评价中的应用分析

作者 李东  周可法  孙卫东  王金林  于浩  刘慧 

作者单位 中国科学院新疆生态与地理研究所新疆矿产资源研究中心  中国科学院大学  新疆维吾尔自治区地质矿产勘查开发局信息中心 

母体文献 干旱区地理 

年卷期 2015(1)

页码 128-134

年份 2015 

关键词 矿山环境评价  BP神经网络  支持向量机(SVM)  GIS 

文摘内容 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。