煤炭工程

作者：孙文洁,杨恒,李祥,王子超,杨蕾

单位：西安科技大学

关键词：PCA模型,ELM模型,矿井突水,水源判别,赵各庄矿,

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+、Ca2+、Mg2+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。

来源：2020年第1期

《煤炭工程》期刊编辑部

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