基于BP神经网络的煤矿透水水源判别方法

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为了快速准确判别透水水源,为煤矿水害防治提供依据,系统分析了福建省龙永煤田透水水源35个标准水样的水化学特征,确定Ca2+、HCO3^-和SO4^2-为特征离子,建立BP神经网络判别模型,随机选取不同水源类型的9个水样作为检验样本,预判正确率88.89%,采集3个未知样本,验证其预判准确率为100%。
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