煤矿安全事故分布分形特征和时间序列研究

本文根据分形理论对我国煤矿安全事故进行分析,研究了煤矿安全事故分布的分形特征以及煤矿顶板事故时间序列的分形特征.通过盒子数计算了我国煤矿2001～2005年之间安全事故的分形维数,数据拟合发现,煤矿安全事故的分布具有双分形特征,即安全事故的分布具有两个无标度区间,且两个无标度区间分界点是110km,说明分界点的两个无标度区间受到不同安全因素的控制.应用R/S分析法对2003-2005年我国煤矿顶板事故时间序列进行分析,发现煤矿顶板事故时间序列具有分形特征,且赫斯特指数H＞0.5,这说明顶板事故的发生具有正相关性,通过对顶板事故的统计可以看出,从2003～2005年,我国煤矿顶板事故开始逐年减少,因H＞0.5,可以预测未来顶板事故的发生具有减少趋势.     

用BP神经网络评价地浸砂岩型铀矿床某退役采区地下水水质

以我国GB/T 14848—1993《地下水质量标准》作为学习样本,选取U、SO42-、∑Fe、Ca2+、NO3-、Cl-和矿化度7个指标作为评价因子,用建立的基于地下水水质评价的BP神经网络模型,对地浸砂岩铀矿床某退役采区地下水水质进行评价。为更有效地验证评价模型的准确性,将该模型与综合指数法的评价结果进行比较。结果表明:建立的BP神经网络模型评价精度高,能有效描述评价因子与水质等级间复杂的非线形关系,拓宽了BP神经网络应用研究领域。