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题名基于分形滤波的SOFM在矿井突水水源判别中的应用
被引量：2
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作者
张玉
郭伟峰
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机构
华北水利水电学院
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出处
《华北水利水电学院学报》
2012年第5期99-102,共4页
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基金
数学天元基金项目(11026196)
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文摘
选择Na+,K+,Ca+,Mg2+,Cl-,SO42-和HCO3-这7种离子的含量作为判别因素,建立了基于分形滤波的矿井突水水源的自组织特征映射(SOFM)神经网络识别模型.实例结果表明,基于分形滤波的SOFM网络模型具有收敛快、精度高的优点,能很好地满足矿井突水水源的识别需要.
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关键词
分形滤波
自组织特征映射
矿井突水水源判别
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Keywords
fractal filter
SOFM
water identification of the mine water inrush
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于Fisher判别模型的煤层底板突水水源预测
被引量：10
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作者
段李宏
戴磊
张金陵
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机构
河南能源化工集团永城煤电控股集团有限公司
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出处
《工矿自动化》
北大核心
2022年第4期128-134,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(U1710253)。
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文摘
针对传统矿井突水水源判别方法对矿井煤层底板突水水源判别准确率低的问题,以城郊煤矿二_(2)煤层为例,建立了Fisher矿井底板突水水源判别分析模型。城郊煤矿二_(2)煤层具有突水威胁的含水层分别为煤系砂岩含水层和底板太原组岩溶裂隙含水层,考虑到水化学离子的重要性及数据的有效性,采用煤层底板有突水威胁的砂岩水、太灰水和混合水3类水样分析资料作为样本,选取Ca^(2+),Mg^(2+),Na^(+)+K^(+),HCO_(3)^(-),Cl^(-),SO_(4)^(2-)这6种离子含量和矿化度作为矿井突水水源判别分析的变量。利用SPSS软件求得2个典型Fisher判别函数(第1和第2判别函数),计算出典型判别函数在3类水样类别的中心值,通过比较待判水样函数值与这3类水样类别的中心值距离即可判别样本归属哪一类别。利用回代估计法对Fisher矿井底板突水水源判别分析模型进行检验,结果表明:该模型的判别正确率达93.3%,判别结果可信度高。利用该模型对城郊煤矿二_(2)煤层10个已知水样进行分类,得出10个水样的判别结果与实际情况吻合,判别正确率为100%。
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关键词
矿井突水水源判别
底板突水
矿井突水水样类型
FISHER线性判别
突水水源预测
回代估计法
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Keywords
discrimination of mine water inrush source
floor water inrush
mine water inrush water sample types
Fisher linear discrimination
water inrush source prediction
back substitution estimation method
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分类号
TD745
[矿业工程—矿井通风与安全]
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