基于BP神经网络的矿井突水水源判别

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• 作者：金洲洋刘启蒙叶梅张丹丹
• 会议时间：2015-07-01
• 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
• 作者单位：安徽理工大学地球与环境学院,安徽淮南232001
• 母体文献：中国煤炭学会矿井地质专业委员会2015年学术论坛论文集
• 会议名称：中国煤炭学会矿井地质专业委员会2015年学术论坛
• 会议地点：陕西咸阳
• 主办单位：中国煤炭学会
• 语种：chi

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.