基于改进粒子群BP神经网络的矿井突水水源判别

• 作者: 徐星 李喆
• 来源期刊: 煤炭技术
• 学科: 工学
• 关键词: 突水水源 BP神经网络 Tent混沌映射 判别
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 安全技术与工程
• 页码范围: 157-158
• 页数: 2页
• 分类号: TD745
• 字数: 2568字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13301/j.cnki.ct.2018.06.059

摘要

选取K++Na+、Ca2+、Mg2+、Cl-、HCO3-、SO42-6种离子作为判别指标,提出基于Tent混沌映射的自适应混沌粒子群算法(ACPSO),使自适应混沌粒子群算法快速、高效地对BP神经网络完成最优初始化,并将建立的ACPSO-BP神经网络突水水源判别模型进行实例应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐星	河南工程学院安全工程学院	35	141	7.0	10.0