BP神经网络在潘三煤矿突水水源判别中的应用

• 作者: 周小平 祝翠 钱家忠 马雷
• 来源期刊: 安徽建筑工业学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 判别模型 突水水源 潘三煤矿
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 35-38
• 分类号: TD745.21
• 字数: 1987字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4540.2010.05.009

摘要

矿井突水是影响煤矿安全生产的五大灾害之一,快速准确地判别突水水源是煤矿安全生产的保障,是矿井防治水工作的前提.本文从矿井突水的机理出发,以潘三矿为例,利用BP算法对训练样本进行学习,构建了BP神经网络判别模型,根据已训练好的神经网络对样本进行了判别.最后与模糊综合评判进行了比较,结果表明,运用此方法对矿井水源进行判别,能取得较好的效果.该研究使定性预测转为了定量预测,从而提高了突水预测的科学性和准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱家忠	合肥工业大学资源与环境工程学院	135	2921	27.0	49.0
2	周小平	合肥工业大学资源与环境工程学院	14	115	6.0	10.0
3	马雷	合肥工业大学资源与环境工程学院	30	304	11.0	17.0
4	祝翠	合肥工业大学资源与环境工程学院	2	24	1.0	2.0