本文關(guān)鍵詞：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在礦井多水源識別中的應(yīng)用

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【摘要】：以焦作礦區(qū)水化數(shù)據(jù)為例,選用Na++K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO2-4、HCO-36種水化離子濃度作為識別礦井水源的依據(jù),運用Matlab軟件分別建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井多水源識別模型。應(yīng)用結(jié)果表明:與靜態(tài)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,在結(jié)構(gòu)上增加承接層的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練和仿真中擬合能力更強,識別精度更高和泛化能力更好;礦井地下水隨著地下開采與擾動具有動態(tài)性,將具有非線性動態(tài)特征的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于礦井多水源的識別,對準(zhǔn)確判斷突水來源和分析地下水運移規(guī)律具有一定的輔助和指導(dǎo)意義。
【作者單位】： 河南工程學(xué)院安全工程學(xué)院;武漢理工大學(xué)資源與環(huán)境工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 礦井多水源 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 識別 泛化能力
【基金】：國家“十二五”科技支撐計劃重點項目(2011BAB05B03) 建設(shè)經(jīng)費項目(200925) 2016年度河南省高等學(xué)校重點科研項目(16A44001)
【分類號】：TD745;TP183
【正文快照】： 0引言我國煤礦地質(zhì)、水文地質(zhì)條件較為復(fù)雜,據(jù)統(tǒng)計,目前國有重點煤礦中受水害威脅的礦井約占48%以上[1],隨著煤炭開采的范圍增大和深度的增加,潛在的突水危害也隨之加大。突水水源的準(zhǔn)確識別是有效開展礦井水害防治的前提,由于水化學(xué)數(shù)據(jù)能夠反映各地下水各含水層的結(jié)構(gòu)特征,

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本文編號：528949