基于主成分分析和随机配置网络的矿井突水水源判别方法研究

摘要

为了快速有效地判别矿井突水水源,选取6种水化学成分指标作为矿井突水水源判别的指标,结合主成分分析(Principal component analysis,PCA)和随机配置网络(Stochastic configuration network,SCN)方法,提出了一种基于PCA-SCN突水水源快速判别模型。并以赵各庄矿为例,选取实际矿区24组不同含水层水样、6组待判水样,对该方法进行了检验和应用。实验结果表明,与传统的SCN模型结果对比,利用PCA-SCN模型能有效消除数据集中冗余的判别指标,提高数据集的可分性,进而提高SCN模型的建模速度和判别准确率。