基于灰色BP神经网络的水位矿井涌水量预测

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• 责任者：邱国良^c安徽理工大学^d1986^e在读硕士研究生 ; 吴基文 ; 王厚柱^c国投新集能源股份有限公司新集二矿
• 刊名：矿业安全与环保
• 出版年：2011
• 卷期：38^b6总199
• 关键词：BP神经网络系统 ; 矿坑涌水量预算 ; 涌水量20^a灰色关联度分析 ; 地下水位
• 页码：28～30
• 索书号：P725.06/730
• 图表：^c表3参9
• 分类号：1500
• 文摘期号：2012/08

摘要

在对矿井涌水资料总结分析的基础上，结合背景资料和灰色关联度分析新集二矿涌水量与长观孔水位的关系，将关联性好的4个钻孔水位作为BP神经网络的输入神经元进行建模预测，结果表明，基于灰色关联度的神经网络模型预测矿井涌水量精度较高，以水位作为输入神经元是可行的，为矿井涌水量预测提供了一种新思路、新方法。