本文選題：安全工程 + 礦井突水　； 參考：《安全與環(huán)境學(xué)報》2017年05期

【摘要】：為了對礦井突水水源進(jìn)行準(zhǔn)確、高效的判別,綜合考慮水化學(xué)特征,選取Ca~(2+),Mg~(2+),K~++Na~+,HCO-3,SO2-4,Cl~-和總硬度7個指標(biāo)的質(zhì)量濃度(mg/L)作為礦井突水水源的最初判別指標(biāo)。利用粗糙集(RS)理論的屬性約簡來篩選水化學(xué)特征指標(biāo),用以作為水源識別的核心判別指標(biāo),建立基于RS的礦井突水水源識別的最小二乘支持向量機(LSSVM)模型。選用約簡處理后的13組煤礦數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練,再用訓(xùn)練好的模型對另外12組突水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行水源判別,并與未進(jìn)行屬性約簡的LSSVM模型及Fisher判別分析法、隨機森林方法進(jìn)行對比。結(jié)果表明,利用屬性約簡方法可以很好地排除原始數(shù)據(jù)中的冗余信息干擾,因而能有效判別礦井突水水源,使礦井突水水源模型的誤判率降低至0;而且指標(biāo)約簡過程可以降低LSSVM運算的復(fù)雜度,也能夠提高判別效率。
[Abstract]:In order to distinguish mine water inrush water accurately and efficiently, considering the characteristics of water chemistry, the paper selects Ca~(2 (Ca~(2) as the initial discriminant index of water inrush water source with seven indexes (mass concentration (mg / L) and HCO-3HCO-3HCO-3SO2-4).The attribute reduction of RS (rough set) theory is used to screen the hydrochemical characteristic index, which is used as the core discriminant index of water source identification, and the LSSVM model of mine water inrush water source identification based on RS is established by least squares support vector machine (LSSVM).The model was trained by 13 groups of coal mine data after reduction, and the other 12 groups of water inrush data were identified by using the trained model. The model was compared with the LSSVM model and Fisher discriminant analysis method without attribute reduction.The random forest method was compared.The results show that the method of attribute reduction can eliminate the interference of redundant information in the original data, so it can effectively distinguish the source of mine water inrush.The misjudgment rate of mine water inrush water source model is reduced to 0, and the process of index reduction can reduce the complexity of LSSVM operation and improve the discriminant efficiency.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)系統(tǒng)工程研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(71371091) 遼寧省社科基金項目(L14BTJ004)
【分類號】：TD745.2;TP18

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