基于PCA-KD-KNN方法的矿井突水水源判别分析研究

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在煤矿开采过程中,矿井突水事故严重威胁着煤矿安全生产和工人的生命安全.为了快速准确地判别矿井突水水源,达到有效预防水害事故的目的,基于KD-tree(K-dimension tree)与 KNN(K-Nearest Neighbor algorithm,KNN)算法,建立了矿井突水水源判别方法.根据矿井中不同含水层的水化学特征的差异性,选取9种水化学成分作为突水水源的判别指标.采用主成分分析法(PCA)进行数据降维;进一步运用K维树形结构存储训练样本,提高数据搜索效率,然后结合KNN算法进行突水水源判别.以蔚州矿区为例,采用矿区4个含水层的24组实测数据构建模型,其中16组作为训练样本,另外8组为测试样本,并与传统KNN算法的判别结果进行对比.结果表明:KD-tree确定了离待测样本最邻近的3个训练样本,降低了KNN算法的计算复杂度.对比KD-tree与KNN相结合的新方法与传统KNN算法的判别结果,新方法的准确率提高了25%,说明新方法能使判别结果更加快速准确.
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