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第 卷第 期 河南理工大学学报(自然科学版) Vol . 42 No . 1
2023 1 JOURNAL OF HENAN POLYTECHNIC UNIVERSITY (NATURAL SCIENCE )
年 月 Jan. 2023
韩忠,王晓丽,施龙青. PCA-BP 神经网络在矿山岩溶突水水源判别中的应用研究[J ]. 河南理工大学学报(自然
科学版),2023 ,42 (1):46-53. doi :10. 16186/j . cnki. 1673-9787. 2020070099
O S I D HAN Z ,WANG X L ,SHI L Q . Study on application of PCA-BP neural network in discrimination of karst water inrush
source in mine [J ]. Journal of Henan Polytechnic University (Natural Science ),2023 ,42 (1):46-53. doi:10. 16186/j . cnki. 1673-
9787. 2020070099
PCA-BP 神经网络在矿山岩溶突水水源判别中的
应用研究
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韩忠 ,王晓丽 ,施龙青
(1. 山东省第六地质矿产勘查院,山东 威海264209 ;2. 山东科技大学 地球科学与工程学院,山东 青岛 266590 )
摘要:肥城煤田奥陶系灰岩水和徐家庄灰岩水水质十分相近,因此,导致该煤田矿井突水水源
难以判别,为了解决这一问题,选取突水水源中F ,Br ,I ,Rn 和H BO 等微量元素以及化合物质
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量浓度作为判别指标,利用SPSS 软件进行主成分分析,并将所得主成分代入MATLAB 软件,建
立PCA-BP 神经网络判别模型,对比PCA-BP 神经网络模型与BP 神经网络模型、系统聚类分析
判别模型、Fisher 判别分析模型的收敛速度和输出精度。结果表明:PCA-BP 神经网络模型判
别准确率为100% ,具有输出结果精度高、误差小、收敛速度快、训练次数少等优点。该模型对
于识别水质相近的灰岩突水水源具有一定应用价值。
关 键 词:肥城煤田;突水水源;PCA-BP 神经网络;奥陶系灰岩;徐家庄灰岩;判别精度
中图分类号:TD745 文献标志码:A 文章编号:1673-9787 (2023 )1-46-8
Study on application of PCA-BP neural network in discrimination of karst water
inrush source in mine
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HAN Zhong ,WANG Xiaoli ,SHI Longqing
(1.No. 6 Institution of Geology and Mineral Resources
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