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以6种水化离子浓度作为判别突水来源的依据,为克服人工神经网络采用标准BP算法修正初始权值和阈值所带来的具有随机性和易陷入局部最小缺点,拟采取具有全局最优功能的遗传算法(GA)优化BP神经网络,从而建立突水水源的GA-BP神经网络判别模型.将该模型分别与BP神经网络模型、Elman神经网络模型进行输出对比.应用结果表明:GA-BP神经网络模型具有仿真输出结果总误差最小、精度最高的优点,可以为判别煤矿突水来源和防治突水灾害的发生提供一定的辅助作用.