【摘 要】
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地质构造是影响矿井建设和生产的最重要的地质因素之一,对煤厚变化、项板稳定、岩浆侵入、岩溶陷落、地温地压、矿震岩爆、瓦斯突出、矿井突水等多种开采条件都起着明显的控
【机 构】
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中国矿业大学煤炭资源与安全开采国家重点实验室,北京 100083 华北科技学院,北京东燕郊 101601
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地质构造是影响矿井建设和生产的最重要的地质因素之一,对煤厚变化、项板稳定、岩浆侵入、岩溶陷落、地温地压、矿震岩爆、瓦斯突出、矿井突水等多种开采条件都起着明显的控制作用.因此,分析矿井地质构造,对其复杂程度做出准确评价是建立矿井地质保障系统的重要的任务.在矿井构造复杂程度评价中,最为重要的工作就是评价指标信息的搜集、提取以及建立多指标评价模型,具有空间性、非线性特征,且非常繁琐,已成为制约矿井构造定量评价预测的瓶颈.利用 GIS 组件 MapObjects强大的空间分析功能与人工神经网络(ANN)高度的非线性特性的耦合,解决此问题.本文对MapObjects与ANN技术特点、评价指标选取及MapObjects与ANN合技术进行了研究.
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