本文選題：礦井突水 + 水源判別��； 參考：《自然災(zāi)害學(xué)報(bào)》2017年05期

【摘要】：突水水源判別是礦井防治水工作的重要環(huán)節(jié)。為準(zhǔn)確有效地判別礦井突水水源,選取k++Na+、Ca2+、Mg2+、Cl-、HCO-3、SO2-46種離子作為判別突水來(lái)源的依據(jù)。對(duì)粒子群的慣性權(quán)重、兩個(gè)學(xué)習(xí)因子進(jìn)行非線性和線性改進(jìn),并引入變異算子對(duì)粒子的飛行速度進(jìn)行改進(jìn),提高了標(biāo)準(zhǔn)粒子群(SPSO)算法的性能,確保了粒子群在進(jìn)化過(guò)程中的多樣性。運(yùn)用改進(jìn)的粒子群(MPSO)算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值與閾值,以某礦的20組水源樣本作為訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)與訓(xùn)練,并用建立好的MPSO-BP突水水源判別模型對(duì)6組待測(cè)樣本進(jìn)行判別,并對(duì)適應(yīng)度進(jìn)化曲線和判別結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)的分析與推理。應(yīng)用結(jié)果表明:相比于SPSO算法,MPSO算法在優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過(guò)程中具有全局搜索能力更強(qiáng)、收斂速度更快、精度更高的優(yōu)點(diǎn),能夠有效克服SPSO算法易早熟收斂的缺點(diǎn);MPSO-BP模型應(yīng)用于礦井突水水源的判別具有可行性,其判別結(jié)果的精度及穩(wěn)定性明顯優(yōu)于BP模型和SPSO-BP模型,其具有判別泛化性更強(qiáng)的特點(diǎn)。因此,該方法在判別礦井突水水源方面具有一定的實(shí)用價(jià)值與開(kāi)發(fā)潛力。
[Abstract]:Water inrush water source discrimination is an important link in mine water prevention and control work.In order to accurately and effectively distinguish the source of water inrush from coal mine, the source of water inrush is based on the K Na Ca 2 + Ca 2 + mg 2 + Cl-HCO-3O 2 so 2-46 ions.For the inertia weight of particle swarm, two learning factors are nonlinear and linear improved, and mutation operator is introduced to improve the flying speed of particle, which improves the performance of standard particle swarm optimization (SPSO) algorithm.This ensures the diversity of the particle swarm in the course of evolution.The improved particle swarm optimization (MPSO) algorithm is used to optimize the initial weights and thresholds of BP neural network. Twenty groups of water source samples from a mine are used as training samples for learning and training.Six groups of samples were identified by using the MPSO-BP water inrush water source discriminant model, and the evolutionary curve of fitness and the discriminant result were analyzed and inferred in detail.The application results show that compared with SPSO algorithm, it has the advantages of better global searching ability, faster convergence speed and higher precision in optimizing BP neural network.It is feasible to apply MPSO-BP model to distinguish mine water inrush source, and its accuracy and stability are obviously better than those of BP model and SPSO-BP model.Therefore, this method has certain practical value and development potential in distinguishing mine water inrush source.
【作者單位】： 河南工程學(xué)院安全工程學(xué)院;河南理工大學(xué)安全科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51604091) 煤礦災(zāi)害預(yù)防與控制河南省高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育基地建設(shè)經(jīng)費(fèi)資助(200925) 河南省高等學(xué)校重點(diǎn)科研項(xiàng)目(18A440010) 河南工程學(xué)院博士基金資助項(xiàng)目(D2015025)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TD745.2;TP18

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本文編號(hào)：1736129