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基于PCA-AWOA-ELM模型的矿井突水水源识别

         
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矿井突水是煤矿生产过程最具威胁的灾害之一,为了保障煤矿安全生产,提高矿井突水水源识别精度,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(AWOA)耦合极限学习机的水源识别模型。以岱庄煤矿为例,选取Na^(+)、Ca^(2+)、Mg^(2+)、Cl^(-)、SO_(4)^(2-)、HCO3-作为判别指标,基于SPSS因子分析提取评价指标主成分,6种离子间相关性较大,Ca^(2+)和Mg^(2+),Ca^(2+)、Mg^(2+)与SO42-、Cl-之间的相关性均达到了0.7以上,SO_(4)^(2-)和Cl-之间的相关性也达0.68,通过主成分分析提取了3个主成分,从六维空间降低到三维空间,在减少了样本指标之间信息重复的同时,也减少了极限学习机输入层数量,提高了模型对各类型数据的泛化能力。其次,引入混沌动态权重因子和精英反向机制对鲸鱼算法进行改进,改进的鲸鱼优化算法克服了极限学习机权值阈值随机取值的缺点,混沌动态权重因子、精英反向机制的引入降低了模型计算复杂度,提高了算法精度,算法速度,跳出了局部寻优。通过训练38组样本数据,优化极限学习机的权值和阈值,最终构建PCA-AWOA-ELM水源识别模型,并对10组未知的测试样本进行预测。结果表明,PCA-AWOA-ELM模型的预测精度达100%,PCA-WOA-ELM模型精度为90%,PCA-ELM、ELM模型精度为60%,PCA-AWOA-ELM模型识别精度、运行速度、稳定性均明显高于PCA-WOA-ELM模型、PCA-ELM模型和ELM模型,为矿井安全生产提供了重要保障。

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