针对目前采空区危险性辨析过程繁冗且准确性低的问题，提出了改进的 TOPSIS 与神经网络耦合的辨析方法。首先，为提高训练样本采空区危险性辨析客观准确性，将理想解方法(TOPSIS)进行改进，分别利用绝对理想点以及 IFAHP 避免了由于理想解及权重变化引起的逆序现象，并利用各辨析指标不同危险等级的区间临界值实现了 TOPSIS 对采空区危险性等级划分。将改进 TOPSIS 运用于某矿山100组采空区进行危险性辨析并验证结果。然后，为简化辨析过程，使改进 TOPSIS 与 GA -BP 神经网络有效结合，以经过TOPSIS 辨析的100组样本采空区对 GA -BP 训练得到神经网络模型并对5组样本进行危险等级输出，结果与事实相符。研究结果不仅提高了采空区危险性辨析的客观性，并为简化辨析过程提供了新的思路，提高了工程应用性。
采空区 危险性辨析 改进TOPSIS IFAHP GA-BP神经网络