【摘 要】
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在分析矿井突水水源的水化学特征基础上,选取常用的Na＋＋K＋,Ca2＋,Mg2＋,Cl-,HCO3-,SO42-等6种离子质量浓度作为水源判别的依据,将具有局部搜索能力的BP神经网络和具有全局寻优功能的
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在分析矿井突水水源的水化学特征基础上,选取常用的Na＋＋K＋,Ca2＋,Mg2＋,Cl-,HCO3-,SO42-等6种离子质量浓度作为水源判别的依据,将具有局部搜索能力的BP神经网络和具有全局寻优功能的遗传算法（GA）进行结合,提高神经网络的泛化性。为了验证其优点,分别采用BP和GA-BP两种神经网络模型对20组训练样本进行训练,并对6组待测样本进行判别。结果表明：GA-BP神经网络模型克服了BP神经网络初始权值与阈值的随机性、易陷入局部最优的缺点,能提高BP神经网络的判别精度;虽然经过GA初始化的BP神
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