矿井突水水源的PCA-GRA判别模型研究

论文摘要

为了快速准确地识别突水水源,选取Ca2+、Na++K+、Mg2+、HCO3-、SO42-、Cl-共6个判别指标,结合主成分分析理论和灰色关联理论,建立了PCA-GRA突水水源判别模型。先采用主成分分析法对38个水样的水质指标进行降维处理,然后利用灰色关联分析法根据关联度对未知水样进行判别。将该模型应用于11组待判水样的判别,判别结果正确率为100%。而PCA-Bayes判别模型识别精度是81.8%。因此,PCA-GRA突水水源判别模型能够有效地提高识别精度,迅速准确地判断突水水源,为矿井安全生产提供保障。

论文目录

• 0 引言
• 1 研究区概况
• 2 方法原理
•   2.1 主成分分析法原理
•   2.2 灰色关联原理
• 3 突水水源判别模型建立
•   3.1 水化学分析
•   3.2 主成分分析的应用
•   3.3 PCA-GRA判别模型
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 杨中元,丁风帆,黄平华

关键词: 矿井突水,水源识别,主成分分析,灰色关联理论

来源: 煤炭技术 2019年12期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 矿业工程,安全科学与灾害防治

单位: 河南理工大学资源与环境学院

基金: 中国博士后科学基金（2017M612395）,河南省高校科技创新团队支持计划（15IRTSTHN027）

分类号: TD745

DOI: 10.13301/j.cnki.ct.2019.12.030

页码: 84-87

总页数: 4

文件大小: 1342K

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