首页|基于BP神经网络的孔隙充水矿井涌水量预测

基于BP神经网络的孔隙充水矿井涌水量预测

扫码查看
原文链接
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
文章分析了孔隙充水矿井的充水水源和通道,利用非线性的BP人工神经网络建立了徐州韩桥煤矿涌水量短期预测模型,选取每天的降水量作为影响因子,用已有的涌水量资料训练得到权值和阈值来表示充水通道,并对-200m水平、-270m水平、-330m水平和全矿井涌水量进行了预测.结果显示,涌水量的预测值与实测值吻合得较好,说明该模型具有一定实用性.
Prediction of inrush water of mine with pore water yield based on BP artificial neural network

凌成鹏、孙亚军、杨兰和、姜素、邵飞燕

展开 >

中国矿业大学,徐州,221008

BP人工神经网络 孔隙充水矿井 涌水量 预测模型 韩桥煤矿

国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划(973计划)

506340502007CB209401

2007

水文地质工程地质
中国地质环境监测院

水文地质工程地质

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.189
ISSN：1000-3665
年,卷(期)：2007.34(5)
  • 21
  • 4