本文關鍵詞：改進的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡在礦井突水水源判別中的應用

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【摘要】：礦井突水水源的判別是制定防治水措施的重要環(huán)節(jié)。通過對某礦含水層水化學特性的相關性分析,將PCA算法、K折交叉驗證算法嵌入GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡,提出了一種新的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡,將其應用于實例分析中,并與傳統(tǒng)的方法進行比較。結果表明:針對水化學特性相近的含水層,PCA算法能夠排除樣本中的冗余信息,降低樣本指標維度,簡化BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構;K折交叉驗證算法能夠提高GA算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡權值的尋優(yōu)質量,使GA算法的進化方向更具合理性;二者的引入大大優(yōu)化了傳統(tǒng)GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡性能,其判別精度更高、適用性更強、結果更可靠,在礦井突水水源判別方面具有很好的應用前景。
【作者單位】： 河南理工大學安全科學與工程學院;
【關鍵詞】： 突水水源判別 GA-BP PCA算法 交叉驗證
【基金】：教育部創(chuàng)新團隊發(fā)展計劃項目(IRT1235)
【分類號】：TD745
【正文快照】： 0引言礦井水害是威脅礦井安全生產(chǎn)的自然災害之一。為減少或避免水害的發(fā)生,快速、準確地查明突水來源對開展防治水工作具有重要的指導意義。由于地下水與周圍巖層在不同的地質環(huán)境下進行長期而復雜的物理、化學作用,因此,不同含水層的水質特征具有一定的差異,故根據(jù)水化學特

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本文編號：1062581