应用神经网络评价矿区可持续发展.pdf

第 “卷 第期中国矿业大学学报 4 / 4 / 7 3 / 简称 0 / - ’ , . , - * 3 * h 2 1 * 2 . * - / 3 每个网络都采用具有一个隐含层的G E网络 各神经网络结构参数如表所示d 表5神经网络结构参数 i j k l m5 i n mo j p j qm r m ps tu m v p j l u m r w s p x 参数 可持续发 展评价神 经网络 经济状况 评价神经 网络 社会发展 状况评价 神经网络 环境状况 评价神经 网络 资源状况 评价神经 网络 输入单元数 C99CS 隐含层数 隐含单元数 fccfC 输出单元数 9B9 第C期李新春等T应用神经网络评价矿区可持续发展 万方数据 “ 样本输入值规格化 由于神经网络要求输入必须满足 ’ 矿工平均收入; 元A月B’C D’ E F G H I J K K 网络输入值 “ ’ “ “ E “ F “ G “ H “ I “ J “ K’ 非煤产业比重; ’ ZX B‘C _ T \ Q S’ Q R 8 7 8 A B B C B 8 B C G B A 可持续发展评价因素实际取值网络输入值 矿区资金利税率H I J - “ 2- “ 矿工平均收入H K元L月M-N / * * “ / * 非煤产业比重H I 2 J “ 2 J 矿工平均受教育程度H O P “ P “ P 矿工平均居住面积H QJ / “ R “ / R 矿区教育设施状况良好 “ P 矿区土地复垦率H I S “ S 矿区排放污染气体达标率H I * “ / 矿区水污染治理达标率H I P “ 矿区排放固体废物达标率H I * “ / 回采比H I R * “ R * 储采比H I - * R- “ 将表2数据输入训练好的多层次神经网络最 后从可持续发展评价神经网络中得到大屯矿区的 可持续发展程度为’ “ / R 属于初级可持续发展“ 作者也曾经就大屯矿区采用了传统的层次分 析法获得评价因素在可持续评价中权重并采用模 糊评判的方法对大屯矿区可持续发展进行评价评 价结果也是初级可持续发展“但在采用传统方法时 主要是依靠专家和现场技术人员的经验因而人的 主观因素就很难避免“而采用训练好的神经网络就 可以避免传统方法的不足在评价花费时间上也相 对少了很多“ 3 结论 矿区可持续发展是我国能源发展的重点也是 关键“由于可持续发展涉及的因素繁多可持续发 展模式又多种多样这些都给可持续发展研究带来 很大困难“文章在分析影响矿区可持续发展因素基 础上建立了矿区可持续发展评价层次结构神经网 络模型“通过建立的多层次神经网络一方面可以对 矿区的可持续发展做出评价另一方面又可以得到 影响矿区可持续发展各因素的权重即主次关系“ 评价系统建立成功必将为矿区的可持续发展提供 科学的理论依据具有一定的研究价值“ 参考文献’ T - U 张麟“煤炭工业可持续发展理论与战略研究T VU “ 徐州’中国矿业大学采矿工程系 - P P / “ T J U 李新春0基于综合人工智能技术的露天采矿工艺系统 优 化 研 究T VU 0徐 州’中 国 矿 业 大 学 采 矿 工 程 系 - P P P “ T S U 程相君“神经网络原理及其应用T WU “北京’国防工业 出版社 - P P * “ * X - * “ YZ Z [ \ ] O \ _ ‘_ a bc d e O [ bc f _ e g\ ‘h i O [ d O \ ‘ j k d l O \ ‘ O m [ cV c i c [ _ Z Qc ‘ a _ e W\ ‘ \ ‘ jYe c O l n o p \ ‘ X ] q d ‘ k rbsO ‘ t Yup d c X v d Kk ] q _ _ [ _ a WO ‘ O j c Qc ‘ w rWt p d x q _ d y \ O ‘ j l dJ J - w q \ ‘ ON z 6 C G 5 A ’t q cl d l O \ ‘ O m [ c{ c i c [ _ Z Qc ‘ _ aQ\ ‘ \ ‘ jO e c O l\ lO] _ QZ [ c |‘ _ ‘ [ \ ‘ c O el v l c Q“Y ‘ c d e O [ ‘ c f_ e g f\ qQd [ \ X q \ c e O e ] q \ ]l e d ] d e cfO l Z e _ i \ { c {\ ‘ q \ l Z O Z c e _c i O [ d O cl d l O \ ‘ O m [ c{ c i c [ _ Z Qc ‘ a _ e Q\ ‘ \ ‘ jO e X c O l m O l c {_ ‘O ‘ O [ v x \ ‘ j q cc a a c ] a O ] _ e l “ t q ca c O l \ m \ [ \ v_ a q \ l Qc q _ {fO l Z e _ i c {m v] O l cl d { v “ }8 G C ’Q\ ‘ cO e c O l .l d l O \ ‘ O m [ c{ c i c [ _ Z Qc ‘ .‘ c d e O [ ‘ c f_ e g *PS 第2期李新春等’应用神经网络评价矿区可持续发展 煤炭工业可持续发展研究课题组0煤炭工业可持续发展几个重要领域的研究报告0 - P P R X * “ 万方数据