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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.
基于BP神经网络的矿井突水水源判别
【摘 要】
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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
【机 构】
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安徽理工大学地球与环境学院,安徽淮南232001
【出 处】
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中国煤炭学会矿井地质专业委员会2015年学术论坛
【发表日期】
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2015年7期
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