基于PCA-ELM 的矿井突水水源识别方法研究

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收稿日期：2021-10-20

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摘要：为提高矿井突水水源识别精度,基于PCA-ELM 模型提出了一种的矿井突水水源判别方法。通过降维获得基本控制变量,将主成分分析( PCA) 应用于ELM 模型的训练集、验证集和测试集,使用数据样本验证模型。结果表明: 通过模拟PCA-ELM ... 展开+

摘要：为提高矿井突水水源识别精度,基于PCA-ELM 模型提出了一种的矿井突水水源判别方法。通过降维获得基本控制变量,将主成分分析( PCA) 应用于ELM 模型的训练集、验证集和测试集,使用数据样本验证模型。结果表明: 通过模拟PCA-ELM 模型在10 s 内进行分类,PCA-ELM 模拟练习准确率达到100%; BP 神经网络模拟准确率仅为83.3%,远低于PCA-ELM 模型的准确性。 收起-

作者：

梁戈龙¹
李继升²
冯来宏²
杜松³
李唐玥琪³

作者简介

第一作者：梁戈龙( 1988—) ,男,甘肃天水人,本科,工程师,主要从事煤田地质及其灾害防治、水体、含水层下煤层开采水害防治研究。E-mail: 330756484@ qq.com
通讯作者：杜松( 1987—) ,男,黑龙江齐齐哈尔人,博士研究生,副研究员,主要研究方向为煤矿矿井水及煤化工废水处理。E-mail: du@ cct.org.cn

单位

1.华能庆阳煤电有限责任公司核桃峪煤矿,甘肃庆阳 745306,
2.华能煤炭技术研究有限公司,北京 101100,
3.中国煤炭地质总局勘查研究总院,北京 100039

关键字

煤矿突水
预测模型
预测方法
极限学习机
主成分分析法

基金项目

华能集团总部科技项目( HNKJ20-H37) ; 鄂尔多斯市科技合作重大专项( 2021EEDSCXQDFZ006)

引用格式

梁戈龙，李继升，冯来宏，等.基于PCA-ELM的矿井突水水源识别方法研究[J].能源环境保护, 2022, 36(6):132-137.

LIANG Gelong, LI Jisheng, FENG Laihong, et al. Research on the identification method of mine water inrush source based on PCA-ELM[J]. Energy Environmental Protection, 2022, 36(6): 132-137.

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