BP神经网络在矿井突水水源识别中的应用

发布时间：2017-10-26 17:03

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【摘要】：针对矿井突水水源的水化学特征,采用Na~++K~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、Cl~-、SO_4~(2-)、HCO_3~-6种水化离子的浓度作为识别矿井水源依据;以35组水源样品作为训练样本,运用Matlab软件对网络进行训练,建立6×6×4的网络优化模型;使用构建的BP神经网络对4组待测样本进行识别,并与实际突水水源类别进行比对。应用结果表明:BP神经网络能够准确地识别矿井突水水源,可为防治矿井水害提供有力的保障。
【作者单位】： 河南工程学院安全工程学院;
【关键词】： 矿井突水 BP神经网络 Matlab软件 水源识别
【基金】：国家“十二五”科技支撑计划重点项目(2011BAB05B03) “煤矿灾害预防与控制河南省高校重点实验室培育基地”建设经费资助(200925)
【分类号】：TD745
【正文快照】： 0引言矿井突水是煤矿开采过程中最具威胁的自然灾害之一,一旦矿井发生突水,如何及时准确地判断突水成因,查找突水水源,是解决和预防突水灾害的关键问题。因此,突水水源的准确识别是开展矿井水害防治的前提,其方法包括:地下水化学、同位素、水温、水位动态观测和分析等方法。其

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本文编号：1099589