本發明涉及一種礦井突水水源層識別方法,是在獲取礦井主要含水層類別的基礎上,提取各含水層的水化學數據,建立水化學數據與含水層之間分類模型。本方法利用粒子群優化分類器的方法來建立礦井突水水源層分類識別模型,再用建立好的礦井突水水源識別模型對測試樣本進行檢測,比較了基于LSSVM的礦井水源識別和基于粒子群優化的LS-SVM的礦井水源識別,檢測結果表明,本方法明顯優于未采用PSO模型優化的LS-SVM模型,較好地克服了現有的突水層水源判別方法都要預先假定模式或者主觀規定一些參數,導致評價結果主觀性較強的不足。本發明建模的方法更科學,所建立的PSO-LS-SVM模型具有非常好的泛化能力。
聲明:
“礦井突水水源層識別方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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