基于EEMD-Isomap算法矿井突水水源识别方法

摘要

本发明提供基于EEMD‑Isomap算法矿井突水水源识别方法，属于煤矿安全领域。包括以下步骤：获得矿井水的拉曼光谱信息；对拉曼光谱信号进行降噪处理；将拉曼光谱信号划分为训练集和预测集；利用对训练集和预测集降维处理；将训练集作为核K最近邻算法的输入，建立突水水源识别模型；将预测集输入到突水水源识别模型，得到预测结果；对比预测结果和模型中的实际结果获得识别准确率；将识别准确率和辨识时间作为突水水源种类的评价指标识别矿井突水类型。本发明提出的方法可以智能化识别突水水源类型，对于提前有效地进行水的预防和控制，从而预防和减少水害的发生，有着极大的参考价值。