為了快速準確判別礦井突水水源,降低礦井突水事故給煤礦生產(chǎn)及人類生命財產(chǎn)安全帶來的危害,以趙各莊礦為例,提出了主成分分析法（PCA）與極限學(xué)習機（ELM）相結(jié)合礦井突水水源快速識別方法。結(jié)果表明:PCA確定了趙各莊礦中Na⁺、Ca²⁺、Mg²⁺對水樣影響較大,為趙各莊礦水樣的主控因子,排除了其它指標冗余信息的影響;在MATLAB中導(dǎo)入PCA確定的水樣中三種主成分數(shù)據(jù),通過ELM模型仿真訓(xùn)練可在10s內(nèi)得出水樣分類結(jié)果,分類學(xué)習時間迅速;對比ELM模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對水樣的分類結(jié)果,ELM仿真訓(xùn)練結(jié)果精確度高達100%,而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真訓(xùn)練結(jié)果精確度僅為83. 33%,遠低于ELM模型精確度。 

【文章來源】：煤炭工程. 2020,52(01)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 研究方法
    1.1 主成分分析法
    1.2 極限學(xué)習機
2 數(shù)據(jù)選取
3 結(jié)果分析
    3.1 MATLAB仿真訓(xùn)練
    3.2 結(jié)果對比
4 結(jié)論


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于GA-BP算法的長江運價指數(shù)模型研究及預(yù)測[J]. 李玉琢,劉攀.  現(xiàn)代營銷(下旬刊). 2019(02)
[2]基于極限學(xué)習機的蛋雞產(chǎn)蛋性能預(yù)測[J]. 李飛,蔣敏蘭.  中國家禽. 2019(02)
[3]基于主成分分析與貝葉斯判別法的礦井突水水源識別方法研究[J]. 琚棋定,胡友彪,張淑瑩.  煤炭工程. 2018(12)
[4]基于KPCA-FDA方法的礦井突水水源判別研究[J]. 成榮秋,吳燕清.  煤炭技術(shù). 2018(11)
[5]GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在煤礦突水水源判別中的應(yīng)用[J]. 徐星,孫光中,田坤云.  煤炭技術(shù). 2018(10)
[6]基于可拓模型判別礦井突水水源[J]. 胡友彪,邢世平,張淑瑩.  安徽理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(06)
[7]礦井突水水源的SVM識別方法[J]. 馮東梅,吳健偉.  遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(01)
[8]基于流形學(xué)習的極端學(xué)習機及其在人臉識別中的應(yīng)用[J]. 張海英,閆德勤,楊伊,楚永賀.  計算機測量與控制. 2016(12)
[9]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在礦井突水水源識別中的應(yīng)用[J]. 徐星,王公忠.  煤炭技術(shù). 2016(07)
[10]基于支持向量機的煤礦井水害水源自動識別方法研究[J]. 李繼君,薛陽,余桂希,余桂蓮,余生晨.  華北科技學(xué)院學(xué)報. 2015(02)



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