神经网络在矿井水源判别中的应用
徐忠杰
杨永国
汤琳
1.中国矿业大学,资源与地球科学学院,江苏,徐州,2210082.中国矿业大学,资源与地球科学学院,江苏,徐州,2210083.中国矿业大学,资源与地球科学学院,江苏,徐州,221008
摘要：矿井突水是威胁煤矿安全生产的最大隐患之一,准确判别矿井水源是矿井防治水的前提.介绍了BP神经网络模型及其具体算法,并将其运用到矿井水源判别中.利用BP算法对训练样本进行学习,确定判别模型,根据已训练好的神经网络对样本进行判别.结果表明,采用人工神经网络对矿井水源进行判别,能得到较好的结果.因此,BP神经网络是判别矿井水源的一种有效方法,从而为矿井水源判别开辟了一条新途径,具有广泛的应用前景.
关键词：神经网络BP算法矿井水源判别模型
分类号：TD745+.2(矿山安全与劳动保护)
资助基金：国家自然科学基金(40472146)
论文发表日期：2007-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 4-6,17 )
英文信息