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基于RBF神经网络的矿井突水水源识别方法研究

左明玺  杜松  李媛  梁戈龙  
【摘要】:采用Na~++K~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、Cl~-、SO_4~(2-)和HCO_3~-六种常规水化学指标作为矿井突水水源识别的依据,利用Piper三线图分析了各充水水源水化学特征,筛选出适用于模型构建的样本。运用SPSS软件构建RBF神经网络,对6组待测样本进行识别。结果表明:RBF神经网络对孔隙水、地表水和奥灰水的判别正确率均为100%,对于砂岩水和太灰水的判别正确率分别为91.7%和50%;经过待判检验,RBF神经网络待判检验正确率为92.3%。

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