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基于BP神经网络的矿井突水水源判别

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摘要

为准确判别矿井涌水水源,针对矿井各主要突水水源的水化学特征数据样本,利用BP算法对网络进行训练,实现对随机挑选样本的判别,并与Bayes判别结果进行比较.结果表明BP神经网络方法判别涌水水源的总体正确率为86.67％,优于Bayes判别.该研究为有效开展矿井防治水工作提供了参考.

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来源
《中国煤炭学会矿井地质专业委员会2015年学术论坛》|2015年|5-7|共3页
会议地点陕西咸阳
作者
JIN Zhou-yang; 金洲洋; LIU Qi-meng; 刘启蒙; YE Mei; 叶梅; ZHANG Dan-dan; 张丹丹;
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作者单位

中国煤炭学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类矿井涌水量;
关键词
煤矿安全; 矿井突水; 涌水水源; 水化学特征; BP神经网络;

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