人工神经网络在矿井多水源识别中的应用

发布时间：2017-07-07 05:13

  本文关键词：人工神经网络在矿井多水源识别中的应用

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【摘要】：以焦作矿区水化数据为例,选用Na++K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO2-4、HCO-36种水化离子浓度作为识别矿井水源的依据,运用Matlab软件分别建立BP神经网络与Elman神经网络的矿井多水源识别模型。应用结果表明:与静态的BP神经网络相比,在结构上增加承接层的Elman神经网络在训练和仿真中拟合能力更强,识别精度更高和泛化能力更好;矿井地下水随着地下开采与扰动具有动态性,将具有非线性动态特征的Elman神经网络应用于矿井多水源的识别,对准确判断突水来源和分析地下水运移规律具有一定的辅助和指导意义。
【作者单位】： 河南工程学院安全工程学院;武汉理工大学资源与环境工程学院;
【关键词】： 矿井多水源 BP神经网络 Elman神经网络 识别 泛化能力
【基金】：国家“十二五”科技支撑计划重点项目(2011BAB05B03) 建设经费项目(200925) 2016年度河南省高等学校重点科研项目(16A44001)
【分类号】：TD745;TP183
【正文快照】： 0引言我国煤矿地质、水文地质条件较为复杂,据统计,目前国有重点煤矿中受水害威胁的矿井约占48%以上[1],随着煤炭开采的范围增大和深度的增加,潜在的突水危害也随之加大。突水水源的准确识别是有效开展矿井水害防治的前提,由于水化学数据能够反映各地下水各含水层的结构特征,

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本文编号：528949