基于QPSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的礦井突水水源判識模型研究
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摘 要：為厘清礦井水化學成分與礦井突水水源之間的非線性關系，實現(xiàn)突水來源的快速、準確判別。本研究提出了一種基于量子粒子群算法（quantum particle swarm optimization， QPSO）優(yōu)化反向傳播（back propagation，BP）神經(jīng)網(wǎng)絡的礦井突水水源判識模型，并將該判識模型運用于黔北煤田龍鳳礦區(qū)以驗證其實用性。（剩余12562字）