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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

孙文洁  杨恒  李祥  王子超  杨蕾  
【摘要】: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~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)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。

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