【摘 要】
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为了快速有效识别矿井突水水源,消除矿井水害,综合考虑各种水化学离子在水源识别中的重要性,选择Na^＋＋K^＋、Ca^2＋、Mg^2＋、Cl^-、SO4^2-、HCO3^-等6种水化学离子作为识别因子,提出
【机 构】
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淮阴师范学院物理与电子电气工程学院
【基金项目】
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江苏省科技厅产学研联合创新项目(BY2016062-01);淮安市产学研协同创新项目(HAC201605)
论文部分内容阅读
为了快速有效识别矿井突水水源,消除矿井水害,综合考虑各种水化学离子在水源识别中的重要性,选择Na^＋＋K^＋、Ca^2＋、Mg^2＋、Cl^-、SO4^2-、HCO3^-等6种水化学离子作为识别因子,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的矿井突水水源识别方法.在同样的训练样本和待测样本下,将该方法的识别效果与BP神经网络、距离判别法、Bayes判别法等方法的识别效果进行比较.仿真结果表明该方法收敛速度更快,识别精度更高.
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