改进遗传神经网络模型在地下水化学特征组分识别中的应用

• 作者: 刘丽波 姜谙男
• 来源期刊: 有色矿冶
• 学科: 化学
• 关键词: 突水 化学特征组分 改进遗传算法 BP神经网络 识别
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 地质
• 页码范围: 3-5,49
• 页数: 4页
• 分类号: O614
• 字数: 3573字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-967X.2006.01.002

摘要

如何依据矿井突水的标型组分含量来识别其水源所在的水文地质类别是一个很有意义的课题.为克服一般BP神经网络收敛慢和过学习问题,采用改进遗传算法搜索BP神经网络的拓扑结构和学习步数,建立了改进遗传神经网络模型.算例表明,该方法对地下水化学特征组分的识别结果是令人满意的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘丽波	大连海事大学环境与工程学院	14	72	6.0	8.0
2	姜谙男	大连海事大学环境与工程学院	91	570	12.0	20.0