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基于遗传BP神经网络模型的矿井突水水源判别.pdf
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基于遗传BP神经网络模型的矿井突水水源判别.pdf
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神经网络在矿井突水水源判别中的应用
提出了一种采用改进的SOM神经网络对矿井突水水源进行判别的方法。该方法把水质中的Na+、K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO24-和HCO-3等7种离子的含量作为判断因素,结合改进的SOM神经网络模型,对20个水源样品进行分类。实验...
改进的GA-BP神经网络在矿井突水水源判别中的应用.pdf
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BP神经网络在矿井突水水源识别中的应用
针对矿井突水水源的水化学特征,采用Na++K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO42-、HCO3-6种水化离子的浓度作为识别矿井水源依据;...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。
基于改进粒子群BP神经网络的矿井突水水源判别
、HCO3-、SO42-6种离子作为判别指标,提出基于Tent混沌映射的自适应混沌粒子群算法（ACPSO）,使自适应混沌粒子群算法快速、高效地对BP神经网络完成最优初始化,并将建立的ACPSO-BP神经网络突水水源判别模型进行实例...
矿井突水水源判别方法与应用
对目前广泛使用的矿井突水水源判别方法进行了综合评述.从整体而言,除了水化学分析方法外,其他方法都是以一定理论为基础,或构造最优函数,根据判别目标达到最优时的状态进行水源识别;或构造适当的区间,根据一定的法则...
论文研究-基于SVM的潘三矿B8组与C13组煤开采中突水水源判别模型.pdf
论文研究-基于SVM的潘三矿B8组与C13组煤开采中突水水源判别模型.pdf, 矿井突(涌)水水源的快速识别是矿井水害有效防治的前提条件.为了更有效地区分潘三煤矿B8、C13组煤系...
论文研究-Elman与BP神经网络在矿井水源判别中的应用.pdf
论文研究-Elman与BP神经网络在矿井水源判别中的应用.pdf, 介绍了Elman神经网络与BP神经网络, 以谢一煤矿为例,分别利用Elman网络与BP网络, 针对地下水化学特征分别建立...
PCA与ELM模型相结合的矿井突水水源快速识别方法研究
为了快速准确判别矿井突水水源，降低矿井突水事故给煤矿生产及人类生命财产安全带来的危害，以赵各庄矿为例，提出了主成分分析法(PCA)与极限学习机(ELM)相结合矿井突水水源快速识别方法。结果表明：PCA确定了赵各庄...
煤矿突水水源判别方法的应用研究
利用BP神经网络方法,选择矿化度、p H值、总硬度、Ca2++Mg2+、K++Na+以及涌水量作为判别因子,建立了水源判别模型,经过样本训练和模型验证,其判别结果与实际基本一致,验证了人工神经网络方法在突水水源判别上的准确性...
SOFM与BP神经网络在矿井水源判别中的应用
介绍了SOFM神经网络与BP神经网络,以李咀孜煤矿为例,分别利用SOFM网络与BP网络,针对地下水化学特征分别建立突水判别模型,实例结果表明:SOFM网络模型比BP网络模型具有更高的判别精度,更快的运算速度,更好的反应地下水...
基于PCA分析的突水水源Fisher判别模型
为有效快速地判断突水水源的位置,预防突水事故的发生,针对不同水层水质差异性,选取6大常规水化学离子作为判别因子,结合PCA分析法和Fisher判别法建立矿井突水水源判别模型。以潘三煤矿新生界下含和煤系水共20个水样为...
基于BP神经网络的矿井水源判别模型 (2015年)
为了能够有效判别矿井突水水源，综合考虑各项水化学指标在水源判别中的重要性，确定以水中6大常量组分（Na+ + K+，Mg2+，Ca2+，Cl-，SO42-，HCO3-）作为判别因子，以BP神经网络理论为基础，以对某矿开采影响较大的野...
支持向量机在矿井突水水源识别中的应用 (2009年)
为了正确地识别矿井突水水源,基于水化学成分对水源判别的重要性,选择K+Na+、Ca+、 Mg2+、 Cl-、SO2-+、HCO-3这6项指标作为特征向量,建立了矿井突水水源的支持向量机识别模型。此方法不仅结构简单,而且枝术性能尤其...
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赵家寨矿井充水水源的综合判别分析
以六大离子作为判别因子,经灰色关联度分析、判别分析以及BP神经网络判别模型3种判别方法,对突水水源判别对比,综合选择出适当的水源判别方法。研究表明,该矿井以六大离子作为判别因子时选择BP神经网络分析法进行预测...
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