矿井突水水源识别的QGA-LSSVM模型

为快速、有效地判别矿井突水水源,根据水化学特征,选取Ca2+,Mg2+,K++Na+,HCO-3,SO2-4,Cl-和总硬度等7个指标的质量浓度(mg/L)作为主要判别依据,并将其作为识别的变量。利用因子分析模型对数据进行属性约简,提取公共因子,减少判别指标之间信息交互,并利用量子遗传算法(QGA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数寻优,建立QGA-LSSVM水源识别模型。选取从新庄孜煤矿实测的33组数据作为训练数据,进行模型训练;另用12组数据作为测试数据,用该模型进行预测,并将结果与其他预测模型的结果进行对比。研究表明:利用因子分析模型提取的公共因子包含原变量因素中绝大部分信息,能减少信息冗余,利用QGA优化的LSSVM模型能使结果避免陷入极值,用该模型可有效地预测矿井突水水源类型,其错误预测率为0。