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及时辨识突水水源是有效预防和控制矿井突水灾害的重要工作之一.基于河南焦作某矿区不同水层的测试样本,利用嵌入梯度的支持向量机(SVM)对常用的[So4]2+、K+、Mg2+、Na+、Ca2+、Cl-、[HCO3]-、F-8种水化学成分进行因子约简,确定以K+、Mg2+、Ca2+、Cl-、[HCO3]-、F作为矿井突水水源辨识的主要判别因子.运用遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)对新体系下的30组学习样本进行训练拟合,用所建立的分析模型对10组待检验水源类别进行辨识,预测平均正确率达到了94.27％.研究结果表明,该指标体系在矿井突水水源辨识中具有可行性,且GA-BP模型分类性能好,误判率低,可以用于矿井突水水源的辨识.
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有色金属（矿山部分）
ISSN： 1671-4172
CN： 11-1839/TF
Year： 2015
Issue： 1
Volume： 67
Page： 87-91
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