基于KPCA-NBC的煤矿突水水源识别

发布时间：2018-11-08 13:53

【摘要】：突水是影响煤矿安全生产的重要灾害之一,及时确定突水水源是进行水灾治理的关键,采用核主成分分析(Kernel Principle Component Analysis,KPCA)结合朴素贝叶斯分类方法(Naive Bayes Classifier,NBC)对煤矿突水水源进行判别.首先采用核主成分分析方法对淮南孔集煤矿78条水化学成分数据进行降维处理,选取其中5种成分数据进行分析,然后采用朴素贝叶斯方法对突水水源进行识别.通过与模糊综合评价方法进行比较,所得结果除了老空水外其它含水层的识别结果均优于或者等于模糊综合评价法所得结果,表明基于KPCA-NBC的煤矿突水水源判别方法具有较高的实用性和有效性.
[Abstract]:Water inrush is one of the important disasters affecting the safety of coal mine production. Determining the water source of water inrush in time is the key to flood control. The kernel principal component analysis (Kernel Principle Component Analysis,KPCA) and naive Bayes classification method (Naive Bayes Classifier,) are adopted. NBC) to distinguish the source of water inrush from coal mine. Firstly, 78 hydrochemical composition data of Huainan Gongji Coal Mine were treated by nuclear principal component analysis (KPCA), 5 of which were selected for analysis, and then naive Bayes method was used to identify water inrush source. Compared with the fuzzy comprehensive evaluation method, the results obtained are better than or equal to those obtained by the fuzzy comprehensive evaluation method except for the old empty water aquifers. It shows that the method based on KPCA-NBC is practical and effective.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学工商管理学院;中国兵器工业信息中心;
【基金】：国家自然科学基金(61401185)
【分类号】：TD745

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本文编号：2318686