LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在采空區(qū)穩(wěn)定性分類中的應(yīng)用探析

郭家能

(湖南有色冶金勞動保護(hù)研究院，湖南長沙 410014)

LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在采空區(qū)穩(wěn)定性分類中的應(yīng)用探析

郭家能

(湖南有色冶金勞動保護(hù)研究院，湖南長沙 410014)

簡要介紹LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理，提出建立采空區(qū)穩(wěn)定性分類LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本方法;并以某鐵礦為例，建立采空區(qū)穩(wěn)定性分類LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過對E中段采空區(qū)穩(wěn)定性的正確分類驗(yàn)證了此方法的可行性。最后，總結(jié)了LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在采空區(qū)穩(wěn)定性分類中尚未完善之處，并展望了其美好前景。

采空區(qū);穩(wěn)定性分類;LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);特征向量;分類模型

1 引言

礦產(chǎn)資源的地下開采后會留下大小不一、形態(tài)各異的諸多采空區(qū)。采空區(qū)穩(wěn)定性的研究方法在工程界一直沒有定論，目前應(yīng)用較多的有物理模擬法、力學(xué)分析法和數(shù)值模擬分析法。近年來隨著計算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人工智能、模糊分析、模式識別等領(lǐng)域獲得了廣泛應(yīng)用［1－3］。本文采用LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，建立了適用于采空區(qū)穩(wěn)定性分類評價的LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，編寫了相應(yīng)的MATLAB計算程序［4－5］。通過簡單的應(yīng)用實(shí)例表明，評判效果良好，且操作簡單，具有廣闊的發(fā)展前景。

2 LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理

學(xué)習(xí)向量量化(簡稱LVQ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種由芬蘭學(xué)者Kohonen提出的有監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于求解分類問題［6－7］。LVQ是在有監(jiān)督狀態(tài)下對競爭層進(jìn)行訓(xùn)練的一種學(xué)習(xí)算法，其實(shí)質(zhì)是一種根據(jù)樣本模式的特性，進(jìn)行“獎－懲”的迭代學(xué)習(xí)算法。其基本思想是對于來自訓(xùn)練集中的樣本向量，如果樣本與最近神經(jīng)元屬同一類，則無需學(xué)習(xí)，否則將懲罰分類錯誤的神經(jīng)元，獎勵分類正確的神經(jīng)元;競爭層能自動學(xué)習(xí)對輸入向量進(jìn)行分類，這種分類的結(jié)果僅依賴于輸入向量之間的距離，如果兩個輸入向量特別相近，競爭層將它們分在同一類，否之則反。LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)見圖1［8］。

圖1 LVQ網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖

3 特征向量的提取

任何一個樣本都可以用向量的形式表達(dá)出來，特征向量的提取是對樣本所包含的信息進(jìn)行處理和分析，將不易受隨機(jī)因素干擾的信息作為該樣本的特征向量提取出來。特征向量的提取過程也是去除冗余信息的過程，具有提高識別準(zhǔn)確度、減少運(yùn)算量和提高運(yùn)算速度的作用。以采空區(qū)例，影響采空區(qū)穩(wěn)定性的因素很多，歸納起來可分為水文地質(zhì)條件、采空區(qū)特征參數(shù)以及其他因素三大類，其中每一類又包括若干小類［9－10］，見下表1。

表1 影響因素

從上述眾多影響因子中選取易于量化且具有代表性的因子(如高垮比、空區(qū)埋藏深度、礦體傾角、巖體抗壓強(qiáng)度等)作為特征向量，或通過模糊數(shù)學(xué)求出因素的綜合權(quán)重值作為其特征向量。

4 分類模型的構(gòu)建

從目標(biāo)的特征向量如何識別出目標(biāo)的類型是識別模型要解決的主要問題。采空區(qū)穩(wěn)定性分類LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)采用如下規(guī)則［11－13］:

(1)確定輸入層和競爭層之間的權(quán)值初始值;

(2)將輸入向量X=［x1，x2，…xn］T送入輸入層;

(4)選擇與權(quán)值向量距離最小的神經(jīng)元;

(5)更新連接權(quán)值，如果勝出神經(jīng)元和預(yù)先指定的分類一致，稱為正確分類，權(quán)值的調(diào)整按更新;如果勝出神經(jīng)元和預(yù)先指定的分類不一致，稱為不正確分類，按更新權(quán)值，式中t為迭代次數(shù)，為學(xué)習(xí)步長;

(6)判斷是否滿足預(yù)先設(shè)定的最大迭代次數(shù)，滿足則算法結(jié)束，否則返回(2)，進(jìn)入下一輪的學(xué)習(xí)。

5 工程實(shí)例

5.1 問題模型

某鐵礦開采至F中段，其上部A、B、C、D、E中段采空區(qū)的詳細(xì)參數(shù)及穩(wěn)定性見下表2，試以A、B、C、D中段采空區(qū)為樣本，驗(yàn)證E中段采空區(qū)的穩(wěn)定性。

表2 采空區(qū)參數(shù)表

續(xù)表中段礦房高垮比埋藏深度/m暴露面積/m2采空區(qū)體積/m3穩(wěn)定性狀態(tài)C中段C1#礦房0.68189.00619.2217707.21穩(wěn)定C2#礦房0.57195.001537.6644507.47大面積失穩(wěn)C3#礦房0.65190.001538.7846106.42穩(wěn)定C4#礦房0.80192.001186.7734078.23大面積失穩(wěn)C5#礦房0.77191.001083.2514435.27穩(wěn)定C6#礦房0.69190.001178.8955634.28穩(wěn)定D中段D1#礦房0.48212.001023.6616038.14大面積失穩(wěn)D2#礦房0.70219.00844.6716762.45穩(wěn)定D3#礦房0.58218.001198.4124660.09大面積失穩(wěn)D4#礦房0.66217.001332.2431179.69局部失穩(wěn)D5#礦房0.71216.001055.4327373.32局部失穩(wěn)D6#礦房0.42230.00359.422672.77穩(wěn)定D7#礦房0.77227.00560.956558.65穩(wěn)定D8#礦房0.60223.00615.5211087.39穩(wěn)定E中段E1#礦房0.30247.001232.4719180.19局部失穩(wěn)E2#礦房0.52245.001044.4321373.22局部失穩(wěn)E3#礦房0.71243.00439.382977.57穩(wěn)定E4#礦房0.66246.00582.174654.87穩(wěn)定E5#礦房0.27246.001298.7026657.31大面積失穩(wěn)

5.2 數(shù)據(jù)處理

首先把采空區(qū)穩(wěn)定性等級簡要?dú)w納為穩(wěn)定和不穩(wěn)定兩種類型。同一礦山采空區(qū)礦巖的巖石力學(xué)參數(shù)及水紋地質(zhì)條件等均類似，因此可把空區(qū)的高垮比和埋藏深度作為特征向量，對空區(qū)埋藏深度作歸一化處理，見表3。

表3 樣本參數(shù)處理表

續(xù)表

5.3 建立LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

把A、B、C、D中段的采空區(qū)當(dāng)作訓(xùn)練樣本，E中段采空區(qū)作為檢測樣本，以采空區(qū)的高垮比和埋藏深度作為特征向量，在MATLAB中建立LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。程序如下:

5.4 結(jié)果

運(yùn)行上述程序，結(jié)果見圖2～3。

圖2 運(yùn)行結(jié)果圖

圖3 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練1000步誤差走勢圖

由圖2可知，E01#、E02#、E05#空區(qū)不穩(wěn)定，E03#E04#空區(qū)處于穩(wěn)定狀態(tài)，這與礦山的實(shí)際情況基本吻合。由圖3可知，LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在對樣本進(jìn)行1000次訓(xùn)練時誤差率為0.12，隨著訓(xùn)練步數(shù)的增加，誤差逐漸降低。

6 結(jié)論與展望

本文簡要介紹了LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理，在此基礎(chǔ)上首次把LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引用到采空區(qū)穩(wěn)定性分類問題上，通過簡單的工程實(shí)例，驗(yàn)證了采用LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對采空區(qū)穩(wěn)定性分類的方法可行。與傳統(tǒng)的采空區(qū)穩(wěn)定性分類法(如模糊聚類法、數(shù)值模擬評判法等)相比具有快速、準(zhǔn)確、客觀等優(yōu)點(diǎn)，可供國內(nèi)外類似礦山參考使用。

由于本人學(xué)術(shù)水平有限，一些問題仍有待進(jìn)一步深入的研究:

(1)文中的工程實(shí)例是針對同一個礦山不同中段的采空區(qū)建立LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，相對簡單，研究不同礦山采空區(qū)穩(wěn)定性分類時需考慮更多特征向量，涉及到更為復(fù)雜的多維LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解問題。

(2)受科研條件所限，本文選擇的訓(xùn)練樣本相對較少，所得結(jié)果誤差率稍微偏大。廣泛的收集國內(nèi)大量礦山采空區(qū)的詳細(xì)資料，需同行們的廣泛交流和共同努力。

倘若解決上述問題，可建立一個大型的采空區(qū)詳細(xì)資料數(shù)據(jù)庫，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合MATLAB、C++等軟件建立一個面向?qū)ο蠡牟煽諈^(qū)穩(wěn)定性LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類程序，供同行們使用。這是一個艱巨的任務(wù)，一旦實(shí)現(xiàn)，將為采空區(qū)穩(wěn)定性分類技術(shù)開創(chuàng)新的篇章!

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Analysis of the Application of LVQ Neural Network in the Stability Classification of Gob

GUO Jia－neng
(Hunan Labour Protection Institute of Nonferrous Metals，Changsha，Hunan 410014，China)

Introducing the LVQ neural network working principle briefly，and modeling the stability classification of the gob of LVQ neural network is on the basis of the LVQ neural network working principle.Taking an iron for example，modeling the stability classification of the gob of LVQ neural network.Authentication this method is feasible by the correct classification of E middle of the stability of the gob.Finally，summarizing the inadequacies of the LVQ neural network model in the stability classification of the gob，and outlooking bright future.

Gob;Stability classification;LVQ neural network;Feature vector;Classification mode

TD12

:A

:1009－3842(2012)04－0029－04

2012－05－07

郭家能(1980－)，男，云南大理人，采礦工程師，主要從事采礦工作。E－mail:guojianeng8523@sina.com