采用Na⁺+K⁺、Ca²⁺、Mg²⁺、Cl^-、SO₄^2-和HCO₃^-六種常規(guī)水化學(xué)指標作為礦井突水水源識別的依據(jù),利用Piper三線圖分析了各充水水源水化學(xué)特征,篩選出適用于模型構(gòu)建的樣本。運用SPSS軟件構(gòu)建RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對6組待測樣本進行識別。結(jié)果表明:RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對孔隙水、地表水和奧灰水的判別正確率均為100%,對于砂巖水和太灰水的判別正確率分別為91.7%和50%;經(jīng)過待判檢驗,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)待判檢驗正確率為92.3%。 

【文章來源】：能源環(huán)境保護. 2020,34(05)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
2 水源識別模型的建立
    2.1 樣本數(shù)據(jù)的選擇與處理
    2.2 水源識別模型的訓(xùn)練
3 結(jié)論


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3155099