数学的实践与认识

2017, v.47(21) 172-176

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基于KPCA-NBC的煤矿突水水源识别
Identification of Colliery Water Inrush Sources Based on KPCA-NBC Method

王彦彬;孙韶光;张子建;

摘要(Abstract):

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.

关键词(KeyWords): 突水;;水源判别;;水化学法;;核主成分分析;;朴素贝叶斯

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(61401185)

作者(Author): 王彦彬;孙韶光;张子建;

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参考文献(References):

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