本文選題：礦井突水 + 水源判別�。� 參考：《中國科技論文》2015年03期

【摘要】：針對傳統(tǒng)支持向量機(jī)法判別礦井水源準(zhǔn)確率較低的問題,選取7種水化學(xué)成分指標(biāo)作為礦井水源判別的指標(biāo),采用主成分分析(PCA)和支持向量機(jī)(SVM)相結(jié)合的方法建立PCA-SVM礦井水源判別模型。以山東盛泉礦業(yè)有限公司礦井太原組灰?guī)r含水層和奧灰含水層的水化學(xué)特征中的27個樣本進(jìn)行訓(xùn)練和檢驗,并與傳統(tǒng)的支持向量機(jī)模型結(jié)果進(jìn)行比較,利用PCASVM模型對礦井水源進(jìn)行判別,分類準(zhǔn)確率由66.67%提高到83.40%。研究結(jié)果表明,利用PCA-SVM礦井水源判別模型能有效消除判別指標(biāo)間的相關(guān)影響,判別率較高,引進(jìn)主成分分析算法是必要的。
[Abstract]:In order to solve the problem of low accuracy of traditional support vector machine (SVM) method for mine water source identification, seven kinds of water chemical composition indexes are selected as the indicators of mine water source discrimination. The PCA-SVM mine water source discriminant model is established by combining principal component analysis (PCA) with support vector machine (SVM). Twenty-seven samples from Taiyuan formation limestone aquifer and Ordovician aquifer of Shengquan Mining Co., Ltd., Shandong Province, were trained and tested, and compared with the results of traditional support vector machine model. Using PCASVM model to distinguish mine water source, the classification accuracy is improved from 66.67% to 83.40%. The results show that the correlation between discriminant indexes can be effectively eliminated by using PCA-SVM mine water source discriminant model, and the discriminant rate is high. It is necessary to introduce principal component analysis (PCA) algorithm.
【作者單位】： 山東科技大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院;山東科技大學(xué)山東省沉積成礦作用與沉積礦產(chǎn)重點(diǎn)實驗室;山東科技大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項科研基金資助項目(20133718110004) 青島市經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)重點(diǎn)科技發(fā)展計劃資助項目(2013-1-62) 山東省自然科學(xué)基金重點(diǎn)資助項目(ZR2011EEZ002) 山東科技大學(xué)科研創(chuàng)新團(tuán)隊支持計劃資助項目(2012KYTD101) 山東科技大學(xué)研究生科技創(chuàng)新基金資助項目(YC140103)
【分類號】：TD745

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2111805