【摘 要】
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针对矿井突水水源的水化学特征,采用Na~++K~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、Cl~-、SO_4~(2-)、HCO_3~-6种水化离子的浓度作为识别矿井水源依据;以35组水源样品作为训练样本,运用Matlab
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针对矿井突水水源的水化学特征,采用Na~++K~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、Cl~-、SO_4~(2-)、HCO_3~-6种水化离子的浓度作为识别矿井水源依据;以35组水源样品作为训练样本,运用Matlab软件对网络进行训练,建立6×6×4的网络优化模型;使用构建的BP神经网络对4组待测样本进行识别,并与实际突水水源类别进行比对。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。
According to the hydrochemical characteristics of mine water inrush, Na ~ + + K +, Ca ~ (2 +), Mg ~ (2 +), Cl ~ -, SO4 2-, The concentration of ionization was used as the basis to identify mine water source. 35 water samples were used as training samples, and the network was trained by Matlab software to build 6 × 6 × 4 network optimization model. Using the constructed BP neural network, Identify and compare with the actual water inrush category. The application results show that BP neural network can accurately identify the mine water inrush, which can provide a powerful guarantee for the prevention and control of mine water damage.
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