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基于改进粒子群BP神经网络的矿井突水水源判别下载
weixin_39821526
2020-10-02 04:00:36
选取K++Na+、Ca2+、Mg2+、Cl-、HCO3-、SO42-6种离子作为判别指标,提出基于Tent混沌映射的自适应混沌粒子群算法(ACPSO),使自适应混沌粒子群算法快速、高效地对BP神经网络完成最优初始化,并将建立的ACPSO-BP神经网络突水水源判别模型进行实例应用。
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选取K++Na+、Ca2+、Mg2+、Cl-、HCO3-、SO42-6种离子作为判别指标,提出基于Tent混沌映射的自适应混沌粒子群算法(ACPSO),使自适应混沌粒子群算法快速、高效地对BP神经网络完成最优初始化,并将建立的ACPSO-BP神经网络突水水源判别模型进行实例应用。 相关下载链接://download.csdn.net/download/weixin_38616120/12519668?utm_source=bbsseo
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改进
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选取K++Na+、Ca2+、Mg2+、Cl-、HCO3-、SO42-6种离子作为
判别
指标,提出基于Tent混沌映射的自适应混沌
粒子群
算法(ACPSO),使自适应混沌
粒子群
算法快速、高效地对
BP神经网络
完成最优初始化,并将建立的ACPSO-
BP神经网络
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