基于QPSO-BP神经网络的矿井突水水源判识模型研究

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摘  要：为厘清矿井水化学成分与矿井突水水源之间的非线性关系，实现突水来源的快速、准确判别。本研究提出了一种基于量子粒子群算法（quantum particle swarm optimization， QPSO）优化反向传播（back propagation，BP）神经网络的矿井突水水源判识模型，并将该判识模型运用于黔北煤田龙凤矿区以验证其实用性。（剩余12562字）

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