為對(duì)礦井突水水源進(jìn)行識(shí)別以減少礦井突水事故的發(fā)生,提出了粒子群（PSO）結(jié)合RBF核參數(shù)優(yōu)化的SVM模型,并使用核主成分分析法（KPCA）對(duì)選取水源特征指標(biāo)進(jìn)行高效降維.根據(jù)水源離子敏感性選取了8種水化學(xué)指標(biāo)(K⁺、Na⁺、Mg²⁺、Ga²⁺、HCO₃^-、Cl^-、F^-、SO₄^2-)作為突水水源識(shí)別特征參數(shù).使用基于最大方差關(guān)聯(lián)度準(zhǔn)則的核參數(shù)選擇方法并結(jié)合粒子群算法構(gòu)造參數(shù)優(yōu)化算法,使用參數(shù)優(yōu)選后的支持向量機(jī)模型對(duì)90組突水水源識(shí)別訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練,用其余32組數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試,模型實(shí)測(cè)效果與Logistic模型、PCA-Fisher模型以及PSO-SVM模型進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明:采用徑向基核函數(shù)優(yōu)化的支持向量機(jī)模型能夠選取較優(yōu)參數(shù),模型實(shí)測(cè)平均準(zhǔn)確率為93.75%,誤差明顯低于其他模型,證明了該模型能精準(zhǔn)且高效地識(shí)別礦井突水水源. 

【文章來(lái)源】：遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,39(01)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

優(yōu)化流程

解釋度累計(jì)占比

使用權(quán)值矩陣對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行降維變換，變換后得到了4維特征（V1,V2,V3,V4）的樣本數(shù)據(jù)集，提取的主成分信息見(jiàn)表3，將4種類別樣本集依照4個(gè)特征指標(biāo)繪制分布直方圖見(jiàn)圖3，從圖中可知約簡(jiǎn)出的4種特征對(duì)于4類突水含水層的區(qū)分效果較好，例如V3和V4特征常出現(xiàn)在第四系含水層，使用約簡(jiǎn)后的特征指標(biāo)可以加快模型的運(yùn)行效率，防止誤判現(xiàn)象發(fā)生.3.2 突水水源預(yù)測(cè)

【參考文獻(xiàn)】：
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