Elman神经网络在矿井突水水源判别中的应用 被引量：19

1

作者 徐星 田坤云 +1 位作者 王公忠 孙光中 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期1257-1261,共5页

矿井突水是矿建与生产过程中最具威胁的自然灾害之一,准确判别突水水源是防治水害的关键。选取6种离子的质量浓度作为突水水源的判别因素,将河南省焦作矿区不同水层的39组水化数据以2种样本设计方案进行Elman神经网络模型的构建与检验... 矿井突水是矿建与生产过程中最具威胁的自然灾害之一,准确判别突水水源是防治水害的关键。选取6种离子的质量浓度作为突水水源的判别因素,将河南省焦作矿区不同水层的39组水化数据以2种样本设计方案进行Elman神经网络模型的构建与检验。以不同的35组水源样品作为训练样本,运用Matlab软件进行Elman神经网络训练,将所建立的判别模型应用于(相应的)4组待测样本的判别,并与DDA、FDA、Bayes三种判别方法的判别结果进行分析比较。2种方案应用结果表明:将具有非线性动态特征的Elman神经网络应用于突水水源判别,在结合相应的水文地质条件前提下,可以准确判断突水来源;矿井多年的开采促使地下各水层水质呈动态变化,Elman神经网络判别模型能够反映这种变化特性,对探寻地下水运移与演化具有一定的应用价值。 展开更多

关键词 安全工程 ELMAN神经网络 MATLAB软件 矿井突水 水源判别

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基于KPCA-MPSO-ELM的矿井突水水源判别模型 被引量：17

2

作者 毛志勇 黄春娟 +1 位作者 路世昌 韩榕月 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第8期111-116,共6页

为准确判别矿井突水水源并有效预防突水事故,提出一种基于核主成分分析-改进粒子群算法-极限学习机（KPCA-MPSO-ELM）的矿井突水水源判别模型。利用核主成分分析（KPCA）法对原始数据进行属性约减,通过改进粒子群算法（MPSO）优化极限... 为准确判别矿井突水水源并有效预防突水事故,提出一种基于核主成分分析-改进粒子群算法-极限学习机（KPCA-MPSO-ELM）的矿井突水水源判别模型。利用核主成分分析（KPCA）法对原始数据进行属性约减,通过改进粒子群算法（MPSO）优化极限学习机（ELM）的初始权值和阈值,建立KPCA-MPSO-ELM模型;在综合考虑矿井各含水层的水化学特征的基础上,选取Ca2＋、Mg2＋、K＋＋Na＋、HCO3-、SO42-、Cl-等的浓度和总硬度作为矿井突水水源的主要判别依据;以新庄孜矿的45组实测数据作为样本进行实例分析,其中33组数据作为训练数据训练模型,另外12组数据作为预测样本,用该模型进行预测,并将其判别结果与MPSO-ELM、KPCA-PSO-ELM模型的判别结果进行对比。结果表明：KPCA方法能减少指标数据间的信息重叠;通过MPSO优化ELM参数,可提高算法的整体搜索性能和收敛速度; KPCA-MPSO-ELM模型的预测精度高于MPSO-ELM、KPCA-PSOELM等2个模型。 展开更多

关键词 矿井突水 水源判别 核主成分分析(KPCA) 改进粒子群算法(MPSO) 极限学习机(ELM)

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基于Matlab因子分析及距离判别模型的矿井突水水源识别 被引量：16

3

作者 曲兴玥 施龙青 《煤炭科学技术》 CAS 北大核心 2018年第8期178-182,共5页

针对传统的矿井突水水源判别存在准确率较低的问题,选取K^++Na^+、Ca^(2+)、Mg^(2+)、Cl^-、SO_4^(2-)及HCO_3^-6种水化学成分指标作为矿井突水水源判别依据,基于SPSS因子分析建模,确定21组突水水样训练样本中与第一主因子密切相关的水... 针对传统的矿井突水水源判别存在准确率较低的问题,选取K^++Na^+、Ca^(2+)、Mg^(2+)、Cl^-、SO_4^(2-)及HCO_3^-6种水化学成分指标作为矿井突水水源判别依据,基于SPSS因子分析建模,确定21组突水水样训练样本中与第一主因子密切相关的水质指标,依据距离判别模型,将得到的水质指标作为样本数据输入Matlab平台,采用SQRT、MAHAL函数确定突水水样训练样本总体间的马氏距离矩阵。结果表明:构建二者相结合的矿井突水水源判别模型,其回判准确率高达99%,对8个未知的测试样本进行突水水源的识别,实例验证在判别指标选择合适的情况下,因子分析及距离判别相耦合的突水水源判别方式能有效地消除判别指标间的相互影响,提高判别率,为矿井水害防治提供理论基础。 展开更多

关键词 矿井突水 水源判别 MATLAB平台 因子分析 距离判别模型

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MPSO-BP模型在矿井突水水源判别中的应用 被引量：14

4

作者 徐星 李垣志 +1 位作者 张文勇 曾珠 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2017年第5期140-148,共9页

突水水源判别是矿井防治水工作的重要环节。为准确有效地判别矿井突水水源,选取k++Na+、Ca2+、Mg2+、Cl-、HCO-3、SO2-46种离子作为判别突水来源的依据。对粒子群的惯性权重、两个学习因子进行非线性和线性改进,并引入变异算子对粒子的... 突水水源判别是矿井防治水工作的重要环节。为准确有效地判别矿井突水水源,选取k++Na+、Ca2+、Mg2+、Cl-、HCO-3、SO2-46种离子作为判别突水来源的依据。对粒子群的惯性权重、两个学习因子进行非线性和线性改进,并引入变异算子对粒子的飞行速度进行改进,提高了标准粒子群(SPSO)算法的性能,确保了粒子群在进化过程中的多样性。运用改进的粒子群(MPSO)算法优化BP神经网络的初始权值与阈值,以某矿的20组水源样本作为训练样本进行学习与训练,并用建立好的MPSO-BP突水水源判别模型对6组待测样本进行判别,并对适应度进化曲线和判别结果进行详细的分析与推理。应用结果表明:相比于SPSO算法,MPSO算法在优化BP神经网络过程中具有全局搜索能力更强、收敛速度更快、精度更高的优点,能够有效克服SPSO算法易早熟收敛的缺点;MPSO-BP模型应用于矿井突水水源的判别具有可行性,其判别结果的精度及稳定性明显优于BP模型和SPSO-BP模型,其具有判别泛化性更强的特点。因此,该方法在判别矿井突水水源方面具有一定的实用价值与开发潜力。 展开更多

关键词 矿井突水 水源判别 BP神经网络 粒子群优化算法 泛化性

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基于灰色系统关联分析的矿井突水水源判别 被引量：14

5

作者 王震 朱术云 +1 位作者 段宏飞 宋淑光 《煤矿安全》 CAS 北大核心 2012年第7期132-135,共4页

为了探究岱庄煤矿下组煤首采工作面掘进迎头突水水源,根据该面相关地质资料,并结合不同时间所取水样的水质化验结果,运用灰色系统理论中的关联分析法对该面掘进迎头突水点的水质资料进行分析计算,并分单一水源和混合水源对突水水源进行... 为了探究岱庄煤矿下组煤首采工作面掘进迎头突水水源,根据该面相关地质资料,并结合不同时间所取水样的水质化验结果,运用灰色系统理论中的关联分析法对该面掘进迎头突水点的水质资料进行分析计算,并分单一水源和混合水源对突水水源进行判别。得出突水水源为十下灰和十三灰2个含水层的混合水,其中以十三灰水源为主的结论。最后把分析结果与实际的突水水质类型、井下钻探和突水点所在区域不同含水层水位监测等资料进行对比,验证了采用该方法进行突水水源判别的可靠性。 展开更多

关键词 灰色关联分析 突水 水源判别 混合水 掘进迎头

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基于WOA-ELM算法的矿井突水水源快速判别模型 被引量：13

6

作者 董东林 陈昱吟 +3 位作者 倪林根 李源 覃华清 韦仙宇 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期984-993,共10页

我国是世界上煤炭生产量和消耗量最大的国家,但由于水文地质条件复杂,在煤矿生产过程中煤层顶底板突水事故频发,常常造成严重的经济损失和人员伤亡,快速精准地判别水害来源是矿井突水水害防治的关键步骤。基于河北开滦赵各庄矿的67个水... 我国是世界上煤炭生产量和消耗量最大的国家,但由于水文地质条件复杂,在煤矿生产过程中煤层顶底板突水事故频发,常常造成严重的经济损失和人员伤亡,快速精准地判别水害来源是矿井突水水害防治的关键步骤。基于河北开滦赵各庄矿的67个水样实测数据,将Na^(+),Ca^(2+),Mg^(2+),Cl^(-),SO_(4)^(2-),HCO3^(-)六种离子的物质的量浓度作为输入项,突水水源类型为其输出项,应用鲸鱼优化算法(WOA)改进极限学习机(ELM)形成WOA-ELM判别模型实现突水水源判别。研究结果表明:以往的单一极限学习机具有稳定性差的缺点,采用鲸鱼算法对其权值和阈值进行迭代寻优,通过环形包围、气幕袭击、随机搜索3种方式的鲸鱼优化算法对最优参数进行搜索,收敛速度快、全局搜索能力强。根据座头鲸捕食行为建立的数学模型,由于猎物(突水)位置不确定,WOA算法首先假设当前的最佳候选解是目标猎物位置或最靠近猎物的位置,然后通过随机产生向量A和概率p来决定鲸鱼更新位置的方式。当|A|>1时随机搜索猎物;当|A|<1时,以0.5为分界点,p<0.5选择环形包围模式,p>0.5则通过螺旋运动来更新位置。依据最低适应度值得到最优个体的位置,最终将输出的42个最优权值和阈值赋给ELM模型,对待测样本进行判别。通过对比,WOA-ELM判别模型在矿井突水水源识别中的准确率高达95%以上,与单一ELM模型相比,准确率提升了15%左右。与支持向量机模型(SVW)、粒子群优化的极限学习机(PSO-ELM)模型以及灰狼优化算法改进的极限学习机(GWO-ELM)模型等相比,该模型具有更快的收敛速度与更高的精度,稳定性和泛化能力也均得到提升。 展开更多

关键词 鲸鱼优化算法(WOA) 极限学习机(ELM) 矿井突水 水源判别 气幕袭击

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矿井突水水源判别方法 被引量：9

7

作者 姜子豪 胡友彪 +2 位作者 琚棋定 周露 张淑莹 《工矿自动化》 北大核心 2020年第4期28-33,共6页

针对现有基于水化学特征的突水水源判别方法过程繁琐、难以判别单个涌水点、忽略了水化学特征之间的相互关联、计算量大等问题,结合Bayes判别法和可拓判别法,提出了一种基于Bayes-可拓判别法的矿井突水水源判别方法.选取潘二煤矿26组不... 针对现有基于水化学特征的突水水源判别方法过程繁琐、难以判别单个涌水点、忽略了水化学特征之间的相互关联、计算量大等问题,结合Bayes判别法和可拓判别法,提出了一种基于Bayes-可拓判别法的矿井突水水源判别方法.选取潘二煤矿26组不同含水层水样、4组待判水样,以水样中SO4^2-,Cl^-,HCO3^-,K^++Na^+,Mg^2+,Ca^2+含量作为水化学特征指标,建立了水样物元模型,采用可拓判别法求得待判水样与已知水样的关联度;结合Bayes判别法的误判损失和待判水样关于已知水样的密度函数,得出Bayes-可拓解,根据Bayes-可拓解最小值判断突水水样类型.分别采用Piper三线图、可拓判别法、Bayes-可拓判别法判别矿井突水水样类型,结果表明:Piper三线图难以准确判断某一水样类型,可拓判别法存在误判情况,Bayes-可拓判别法能够准确判别突水水样类型. 展开更多

关键词 矿井水害防治 矿井突水 突水水源判别 水化学特征 可拓判别法 Bayes-可拓判别法

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基于GA-Elman神经网络的煤矿突水水源判别 被引量：8

8

作者 徐星 田坤云 +1 位作者 李凤琴 赵新涛 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期170-179,共10页

煤矿突水是矿井生产过程中产生的自然灾害之一,而准确判别突水来源是突水防治工作的重要基础.以煤矿各含水层水化学成分的差异性为依据,选取K^++Na^+,Ca^(2+),Mg^(2+),Cl^-,HCO_3^-,SO_4^(2-)6个常量组分作为突水水源的判别因子.为克服E... 煤矿突水是矿井生产过程中产生的自然灾害之一,而准确判别突水来源是突水防治工作的重要基础.以煤矿各含水层水化学成分的差异性为依据,选取K^++Na^+,Ca^(2+),Mg^(2+),Cl^-,HCO_3^-,SO_4^(2-)6个常量组分作为突水水源的判别因子.为克服Elman神经网络采用梯度下降法所带来的易陷入局部最小值的缺点,采用具有全局搜索能力的遗传算法(GA)通过选择、交叉和变异等步骤训练优化Elman神经网络,建立了收敛速度更快、泛化性更强的GA-Elman神经网络判别模型,结果表明:将具有全局寻优功能的GA和局部精确寻优的Elman神经网络相结合,克服了Elman神经网络初始权值与阈值的随机性、易陷入局部最优的缺点,能够提高Elman神经网络的判别输出精度,为准确、有效判别突水来源提供了可靠的决策依据;经过GA优化过的Elman神经网络在训练过程中的均方误差收敛速度、收敛精度都有很大的提高,在网络模型的判别输出上,判别结果更为稳定、泛化性更好,为该模型在其他领域的推广提供了一定的借鉴性;为进一步确保突水水源判别的准确性、有效性,在密切结合煤矿水文地质条件的前提下,应选取具有代表性和准确性高的水化资料,有效发挥该判别方法对煤矿水害防治及措施制定的指导作用. 展开更多

关键词 煤矿突水 水源判别 ELMAN神经网络 遗传算法 GA-Elman神经网络 泛化性

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矿井突水水源判别研究现状及发展趋势 被引量：8

9

作者 崔中良 黄保胜 龙向前 《中国钨业》 CAS 2018年第4期42-50,共9页

判别矿井突水水源是预防和解决矿井突水灾害的关键,在矿山防治水工作中扮演着十分重要的角色。采用中国知网(CNKI)的检索功能对主题选择为"突水水源"的相关文献进行统计分析,并进行计量可视化分析,结果显示人工神经网络与计... 判别矿井突水水源是预防和解决矿井突水灾害的关键,在矿山防治水工作中扮演着十分重要的角色。采用中国知网(CNKI)的检索功能对主题选择为"突水水源"的相关文献进行统计分析,并进行计量可视化分析,结果显示人工神经网络与计算机算法的结合是当前判别突水水源的应用热点。论述了矿井突水水源判别的主要方法,并概述各种方法的应用现状,指出当前研究存在的问题,得出未来矿井突水水源判别方法将具有精细化、广泛化和可视化的特点,并指出了矿井突水水源判别研究方向和发展趋势。 展开更多

关键词 突水水源判别 水温水位法 水化学分析法 数理分析法

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PCA与ELM模型相结合的矿井突水水源快速识别方法研究 被引量：8

10

作者 孙文洁 杨恒 +2 位作者 李祥 王子超 杨蕾 《煤炭工程》 北大核心 2020年第1期111-115,共5页

为了快速准确判别矿井突水水源,降低矿井突水事故给煤矿生产及人类生命财产安全带来的危害,以赵各庄矿为例,提出了主成分分析法(PCA)与极限学习机(ELM)相结合矿井突水水源快速识别方法。结果表明:PCA确定了赵各庄矿中Na+、Ca2+、Mg2+对... 为了快速准确判别矿井突水水源,降低矿井突水事故给煤矿生产及人类生命财产安全带来的危害,以赵各庄矿为例,提出了主成分分析法(PCA)与极限学习机(ELM)相结合矿井突水水源快速识别方法。结果表明:PCA确定了赵各庄矿中Na+、Ca2+、Mg2+对水样影响较大,为赵各庄矿水样的主控因子,排除了其它指标冗余信息的影响;在MATLAB中导入PCA确定的水样中三种主成分数据,通过ELM模型仿真训练可在10s内得出水样分类结果,分类学习时间迅速;对比ELM模型与BP神经网络对水样的分类结果,ELM仿真训练结果精确度高达100%,而BP神经网络仿真训练结果精确度仅为83.33%,远低于ELM模型精确度。 展开更多

关键词 PCA模型 ELM模型 矿井突水 水源判别 赵各庄矿

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BP神经网络判别模型在中关铁矿突水水源预测中的应用

11

作者 王俊鹏 杨智淇 庞旭静 《地下水》 2024年第2期5-8,共4页

中关铁矿属国内典型大水矿床,其地下水系统相对复杂,为保障工作人员的生命财产安全,需及时分析、准确预测矿井生产过程中突水水源。依据在中关铁矿三个开采水平面现有出水点采集水样的水质测试结果,分析中关铁矿地区水质特征,以BP神经... 中关铁矿属国内典型大水矿床,其地下水系统相对复杂,为保障工作人员的生命财产安全,需及时分析、准确预测矿井生产过程中突水水源。依据在中关铁矿三个开采水平面现有出水点采集水样的水质测试结果,分析中关铁矿地区水质特征,以BP神经网络判别模型建立矿井水源判别模型,根据测试结果数据分析,BP神经网络判别模型对于奥陶系灰岩水与闪长岩裂隙水判别正确率为100%、对于混水判别的正确率为80%。BP神经网络判别模型在中关铁矿突水水源预测中具有较高的准确性,为防治水提供理论依据。 展开更多

关键词 BP神经网络判别模型 地下水 突水水源判别 中关铁矿

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矿井突水水源判别的ESN正则化模型 被引量：5

12

作者 李垣志 牛国庆 张轩轩 《煤田地质与勘探》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期108-114,共7页

针对标准回声状态神经网络(ESN)因病态解而导致水源判别模型准确率低,精度差的问题,提出了将6种正则化方法与ESN神经网络相结合,并应用于矿井突水水源的判别,与标准ESN模型的判别结果进行对比分析。结果表明:ESN模型易出现过拟合问题,... 针对标准回声状态神经网络(ESN)因病态解而导致水源判别模型准确率低,精度差的问题,提出了将6种正则化方法与ESN神经网络相结合,并应用于矿井突水水源的判别,与标准ESN模型的判别结果进行对比分析。结果表明:ESN模型易出现过拟合问题,判别准确率只有49%~88%;而采用阻尼最小二乘奇异分解法(DSVD)与广义交叉验证法(GCV)相耦合的正则化方法能够较好的解决模型病态解问题,使模型的准确率提高到100%,最佳判别精度比标准ESN模型提高了64%,稳定性提高了61%;且该方法对不同规模的储备池结构表现出较强的适应性,不仅简化了模型的映射关系,提高计算效率,还增强模型的泛化能力。因此,基于GSVD_GCV正则化的ESN水源判别模型可作为一种快速有效判别矿井突水来源的新方法。 展开更多

关键词 突水水源判别 回声状态网络 正则化 奇异分解 交叉验证

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基于水化学特征分析的矿井突水水源判别 被引量：4

13

作者 贺亮亮 吕广罗 +3 位作者 胡安焱 杨磊 郭云 李贵娟 《中国煤炭地质》 2022年第6期34-39,共6页

为快速、准确地判别矿井突水来源,给矿井水害防治措施的制定提供依据,迫切需要对矿区内地下水的水化学特征有一个清晰的认识。以永陇矿区麟游区为例,通过对区内不同基岩含水层以往水质资料的整理分析,应用Piper三线图法对白垩系含水层... 为快速、准确地判别矿井突水来源,给矿井水害防治措施的制定提供依据,迫切需要对矿区内地下水的水化学特征有一个清晰的认识。以永陇矿区麟游区为例,通过对区内不同基岩含水层以往水质资料的整理分析,应用Piper三线图法对白垩系含水层和侏罗系含水层水的水化学特征进行了研究,获得了不同含水层水的水化学特征库。利用麟游区水化学特征库,对区内不同矿井的涌突水来源进行了判别,并用系统聚类分析法对判别结果进行了验证。结果表明,所建立的水化学特征库能够较好地对研究区矿井涌突水源进行识别,认为A矿涌突水来源为侏罗系含水层;B矿第一次涌突水来源主要为侏罗系含水层,且有部分白垩系含水层水参与,第二次涌突水来源为侏罗系含水层。识别结果与实际相符,可为永陇矿区相邻矿井提供借鉴。 展开更多

关键词 水化学特征 Piper三线图 涌突水 水源判别 聚类分析

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基于BP神经网络的矿井水源判别模型 被引量：5

14

作者 刘猛 《矿业工程研究》 2015年第4期17-20,共4页

矿井水源判别对于矿井防治水工作有重要的导向作用,能够有效减少防治水工作的盲目性.为了能够有效判别矿井突水水源,综合考虑各项水化学指标在水源判别中的重要性,确定以水中6大常量组分(Na++K+,Mg2+,Ca2+,Cl-,SO2-4,HCO-3)作为判别因子... 矿井水源判别对于矿井防治水工作有重要的导向作用,能够有效减少防治水工作的盲目性.为了能够有效判别矿井突水水源,综合考虑各项水化学指标在水源判别中的重要性,确定以水中6大常量组分(Na++K+,Mg2+,Ca2+,Cl-,SO2-4,HCO-3)作为判别因子,以BP神经网络理论为基础,以对某矿开采影响较大的野青、砂岩、奥灰和伏青4个含水层水样为建模样本,建立水源判别模型,并随机选取7个矿井采掘过程中收集到的水样进行水源判别预测.结果表明,该7个水样分别来自伏青、野青和砂岩含水层,均与实际结果相符,说明以BP神经网络理论建立的水源判别模型具有较强的实用性,能够快速、有效的识别矿井水源. 展开更多

关键词 矿井突水 常量组分 BP 神经网络 水源判别

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矿井突水水源判别的FOA-LSSVM模型 被引量：5

15

作者 李腾 朱希安 王占刚 《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 2020年第3期41-45,共5页

为准确判别矿井突水水源,建立了一种FOA-LSSVM的矿井突水水源判别模型,利用果蝇算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)对最小二乘支持向量机(least square support vector machines,LSSVM)的参数寻优。针对矿井突水这种非线性、... 为准确判别矿井突水水源,建立了一种FOA-LSSVM的矿井突水水源判别模型,利用果蝇算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)对最小二乘支持向量机(least square support vector machines,LSSVM)的参数寻优。针对矿井突水这种非线性、小样本问题,综合考虑水化学特征,选取Na^++K^+,Ca^2+,Mg^2+,CI^-,SO4^2-,HCO3^-六种离子的质量浓度作为矿井突水水源判别的主要依据。选取35组矿井数据作为训练数据对模型进行训练,另用4组矿井数据作为测试数据,用该模型进行预测。结合实例将该模型的性能与LSSVM模型和FOA-SVR模型的性能进行对比,结果表明:该模型在判别突水水源的精度上比LSSVM模型和FOA-SVR模型更高,具有一定的应用价值。 展开更多

关键词 矿井突水 水源判别 参数优化 果蝇算法 最小二乘支持向量机

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KPCA-CS-SVM下的矿井突水水源判别模型 被引量：4

16

作者 毛志勇 崔鹏杰 +1 位作者 黄春娟 韩榕月 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第2期104-111,共8页

针对矿井水害的突水水源判别问题,采用KPCA方法对原始数据降维,通过布谷鸟搜索算法(CS)优化支持向量机(SVM)的惩罚因子C和核参数g,建立基于KPCA-CS-SVM的矿井突水水源判别模型,以淮南新庄孜矿各含水层共45个突水样本数据作为研究对象,选... 针对矿井水害的突水水源判别问题,采用KPCA方法对原始数据降维,通过布谷鸟搜索算法(CS)优化支持向量机(SVM)的惩罚因子C和核参数g,建立基于KPCA-CS-SVM的矿井突水水源判别模型,以淮南新庄孜矿各含水层共45个突水样本数据作为研究对象,选取7个主要影响因素作为突水水源的判别依据,对KPCA-CS-SVM水源判别模型进行学习训练及预测分析,并与KPCA-GA-SVM、KPCA-PSO-SVM模型的判别效果进行对比.研究结果表明:KPCA-CS-SVM模型的突水水源判别结果与实际结果保持一致,且其预测准确率、判别速度、稳定性高于其他2个模型.研究结论从新的角度对突水水源进行判别,有助于矿井突水的灾害预判. 展开更多

关键词 矿井突水 水源判别 核主成分分析 布谷鸟算法 支持向量机

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基于主成分分析和随机配置网络的矿井突水水源判别方法研究 被引量：3

17

作者 张靖苑 《煤炭工程》 北大核心 2020年第S02期101-104,共4页

为了快速有效地判别矿井突水水源,选取6种水化学成分指标作为矿井突水水源判别的指标,结合主成分分析(Principal component analysis,PCA)和随机配置网络(Stochastic configuration network,SCN)方法,提出了一种基于PCA-SCN突水水源快... 为了快速有效地判别矿井突水水源,选取6种水化学成分指标作为矿井突水水源判别的指标,结合主成分分析(Principal component analysis,PCA)和随机配置网络(Stochastic configuration network,SCN)方法,提出了一种基于PCA-SCN突水水源快速判别模型。并以赵各庄矿为例,选取实际矿区24组不同含水层水样、6组待判水样,对该方法进行了检验和应用。实验结果表明,与传统的SCN模型结果对比,利用PCA-SCN模型能有效消除数据集中冗余的判别指标,提高数据集的可分性,进而提高SCN模型的建模速度和判别准确率。 展开更多

关键词 主成分分析 随机配置网络 矿井突水 突水水源判别

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不连沟煤矿承压区底板涌水水源判别及通道形成机制研究 被引量：2

18

作者 戎虎仁 白海波 +4 位作者 王海龙 王子河 王占盛 张波 曹海云 《矿业安全与环保》 北大核心 2016年第6期37-39,49,共4页

针对不连沟煤矿F6204巷道底板滞后性阶段涌水现象,分析了涌水水量、水质随时间的变化特征,探测底板采动破坏深度,揭示了底板涌水通道的形成机制。研究结果表明:底板涌水量随时间延长呈现出由渗水—涌水激增—涌水衰减的渐变过程,涌水水... 针对不连沟煤矿F6204巷道底板滞后性阶段涌水现象,分析了涌水水量、水质随时间的变化特征,探测底板采动破坏深度,揭示了底板涌水通道的形成机制。研究结果表明:底板涌水量随时间延长呈现出由渗水—涌水激增—涌水衰减的渐变过程,涌水水质随时间延长由砂岩水向砂岩—老空混合水变化;涌水通道由F6203工作面、F6204巷道底板扰动形成的垂向通道和砂岩孔隙—裂隙含水层水平通道构成;初期砂岩含水层原始裂隙水对老空水涌出的封堵作用造成底板涌水滞后性、阶段性是由于含水层分布的空间位置所致,首先涌出砂岩裂隙水,其后为老空水及部分砂岩孔隙水,老空水水量、水压变化是造成涌水变化特征的主要原因。 展开更多

关键词 煤矿水害 滞后性涌水 水源判别 底板扰动深度 涌水通道

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基于灰色关联模型的矿井突水水源分析方法 被引量：2

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作者 施龙青 杨晓 +2 位作者 徐东晶 吕伟魁 侯云洪 《中国科技论文》 CAS 北大核心 2020年第9期1026-1030,共5页

良庄煤矿51101工作面开采推进480 m时遇断层破碎带导致矿井突水,为了快速判别突水水源类型,选取K^++Na^+、Ca^2+、Mg^2+、Cl^-、SO^2-4、HCO^-3这6种水化学成分指标作为判别依据,应用水化学特征分析结果和灰色关联判别相结合的方法建立... 良庄煤矿51101工作面开采推进480 m时遇断层破碎带导致矿井突水,为了快速判别突水水源类型,选取K^++Na^+、Ca^2+、Mg^2+、Cl^-、SO^2-4、HCO^-3这6种水化学成分指标作为判别依据,应用水化学特征分析结果和灰色关联判别相结合的方法建立矿井突水水源识别模型。选取22组水样(编号分别为1~22),计算各水样毫克当量百分数,绘制Piper三线图,对水样一般化学特征及水质类型进行综合分析。借助DPS软件将各出水点水样依次作为母序列进行灰色关联数据建模,确定灰色关联序列表,最终结合突水实际情况判定突水水源。结果表明,51101工作面突水水源来自于奥灰水。 展开更多

关键词 矿井突水 水源判别 Piper三线图 灰色关联分析 DPS软件

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基于多元统计与Bayes判别模型的水源判别 被引量：2

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作者 李凌 胡友彪 +1 位作者 刘瑜 琚棋定 《安徽理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2021年第6期25-31,共7页

准确判别突水水源是矿井水害治理方案制定的基础,对保障矿井安全意义重大。以淮北袁店一矿为例,首先对37组水样进行了常规离子含量测定。其次,利用因子分析法,提取出能够代表水样特性的关键因子及其组合特征,从而达到降维简化的目的。再... 准确判别突水水源是矿井水害治理方案制定的基础,对保障矿井安全意义重大。以淮北袁店一矿为例,首先对37组水样进行了常规离子含量测定。其次,利用因子分析法,提取出能够代表水样特性的关键因子及其组合特征,从而达到降维简化的目的。再次,利用Q型系统聚类,结合不同含水层水样特征,剔除离群数据。最后,基于Bayes函数建立突水水源判别模型。结果表明:基于多元统计分析与Bayes模型的判别方法准确率达96.7%,相对于单一Bayes判别模型的准确率有所提高,尤其对太原组灰岩水。研究成果对提高矿井突水水源判别的准确性具有重要意义。 展开更多

关键词 矿井突水 水源判别 因子分析 聚类分析 Bayes判别法

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