【摘 要】
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针对传统的矿井突水水源判别存在准确率较低的问题,选取K++Na+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO42-及HCO3-6种水化学成分指标作为矿井突水水源判别依据,基于SPSS因子分析建模,确定21组
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41572244)
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针对传统的矿井突水水源判别存在准确率较低的问题,选取K++Na+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO42-及HCO3-6种水化学成分指标作为矿井突水水源判别依据,基于SPSS因子分析建模,确定21组突水水样训练样本中与第一主因子密切相关的水质指标,依据距离判别模型,将得到的水质指标作为样本数据输入Matlab平台,采用SQRT、MAHAL函数确定突水水样训练样本总体间的马氏距离矩阵。结果表明:构建二者相结合的矿井突水水源判别模型,其回判准确率高达99%,对8个未知的测试样本进行突水水源的识别,实例验证在判别指标选择合适的情况下,因子分析及距离判别相耦合的突水水源判别方式能有效地消除判别指标间的相互影响,提高判别率,为矿井水害防治提供理论基础。
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