基于MIV-PSO-SVM模型的矿井突水水源识别

基于MIV-PSO-SVM模型的矿井突水水源识别基于MIV-PSO-SVM模型的矿井突水水源识别摘要：矿井突水是矿井生产中常见的危险情况，快速准确地识别突水水源对保障矿井生产安全至关重要。本文提出了一种基于MIV-PSO-SVM模型的矿井突水水源识别方法。首先，利用多因素信息熵法（MIV）对矿井突水水源相关因素进行评估，选择最具影响力的因素作为特征变量。然后，使用粒子群优化算法（PSO）对支持向量机（SVM）的参数进行优化，进一步提高识别模型的准确性和鲁棒性。最后，通过实验数据对该方法进行验证，结果表明，该方法在矿井突水水源识别方面具有较好的性能。关键词：矿井突水，水源识别，多因素信息熵法，粒子群优化算法，支持向量机1.引言矿井突水是矿井生产中常见的危险情况，过去的突水事故导致了许多生命和财产的损失。因此，快速准确地识别突水水源对保障矿井生产安全具有重要意义。传统的突水水源识别方法主要基于经验判断或专家经验，存在主观性和不确定性的问题。随着计算机科学的发展，机器学习算法成为突水水源识别的有效工具。2.相关工作目前，已有一些关于矿井突水水源识别的研究。例如，基于灰色关联度和BP神经网络的方法，基于模糊综合评价和BP神经网络的方法等。但是，这些方法对特征选择和模型参数优化的问题仍存在一定的局限性。3.方法本文提出了一种基于MIV-PSO-SVM模型的矿井突水水源识别方法。具体步骤如下：（1）使用多因素信息熵法（MIV）对矿井突水水源相关因素进行评估，计算各因素的信息熵；（2）根据信息熵评估结果，选择最具影响力的因素作为特征变量，构建特征向量；（3）使用粒子群优化算法（PSO）对支持向量机（SVM）的参数进行优化，得到最优的SVM模型；（4）使用训练集对优化后的SVM模型进行训练，得到突水水源识别模型；（5）使用测试集对训练好的模型进行验证和评估，得到模型的准确率和鲁棒性。4.实验与结果本文使用了实际矿井突水数据进行实验。首先，根据矿井突水的相关因素，计算各因素的信息熵。然后，选择信息熵较大的因素作为特征向量进行训练。接着，使用PSO算法对SVM模型进行参数优化。最后，使用测试集对训练好的模型进行验证，得到了较高的准确率和较好的鲁棒性。5.结论本文提出了一种基于MIV-PSO-SVM模型的矿井突水水源识别方法，通过多因素信息熵法评估矿井突水水源相关因素，使用粒子群优化算法优化支持向量机的参数，提高了识别模型的准确性和鲁棒性。实验结果表明，该方法在矿井突水水源识别方面具有较好的性能，可以为矿井生产安全提供有力的支持。参考文献：[1]LiYJ,SunGQ,LiangRM.Minefloodwatersourcerecognitionbasedonentropyweightmethodandsupportvectormachine[J].JournalofSafetyScienceandTechnology,2015,11(10):143-147.[2]WangY,HongL,WangY.ResearchonminewaterinrushsourceidentificationbasedonBPneuralnetworkandgraycorrelationtheory[J].JournalofSafetyScienceandTechnology,2012,8(10):167-172.[3]CaoD,TaoG,TangL,etal.Minewaterinrushsourcerecognitionbasedonfuzzycomprehensiveassessmentand