基于BP神经网络的孔隙充水矿井涌水量预测

被引：22

作者：

凌成鹏

孙亚军

杨兰和

姜素

邵飞燕

机构：

[1] 中国矿业大学

来源：

水文地质工程地质 | 2007年 / 05期

基金：

国家自然科学基金重点项目;

关键词：

BP人工神经网络; 孔隙充水矿井; 涌水量; 预测模型; 韩桥煤矿;

D O I：

10.16030/j.cnki.issn.1000-3665.2007.05.010

中图分类号：

P641.41 [];

学科分类号：

0818 ; 081803 ;

摘要：

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。

引用

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共 9 条

[1] BP神经网络方法在地下水动态监测网质量评价中的应用 [J].