【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于矿井突水水源识别，具体涉及一种基于kpca-mpa-lstm模型的矿井突水水源识别方法。
技术介绍
1、矿井水源识别技术作为防治突水事故的重要手段，可以为防治突水事故发生以及后续救援工作提供依据。目前对于突水水源的识别主要方法分为以下几种：地下水水化学法、同位素法、水位动态观测法、水温度分析法等。其中，地下水水化学法最为广泛使用，因其能够反应地下水最本质的特征。利用地下水水化学法对矿井突水水源判别的方法有很多，但需要结合机器学习、极限学习机、bp神经网络、贝叶斯法、lstm等算法。由于水质条件复杂，不同含水层的水化学数据存在相关性、非线性，这增加了对突水事故判别的误差。
2、因此，在对数据预处理以及判别算法最优参数的选取等方面有优化的空间。故本领域技术人员有必要研发一种更优的矿井突水水源识别方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是针对传统判别算法判定时间过长、精度低，且水文地质复杂，数据存在非线性情况下影响模型精度的问题，提出一种基于kpca-mpa-lstm...
【技术保护点】
1.一种基于KPCA-MPA-LSTM模型的矿井突水水源识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于KPCA-MPA-LSTM模型的矿井突水水源识别方法，其特征在于，步骤S1中，所述采样装置包括Na+离子浓度检测仪、K+离子浓度检测仪、Mg2+离子浓度检测仪、Ca2+离子浓度检测仪、Cl-离子浓度检测仪和离子浓度检测仪。
3.根据权利要求2所述的一种基于KPCA-MPA-LSTM模型的矿井突水水源识别方法，其特征在于，步骤S1中，采用地下水离子Na++K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、的离子浓度作为矿井突水水源的判别指...
【技术特征摘要】
1.一种基于kpca-mpa-lstm模型的矿井突水水源识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于kpca-mpa-lstm模型的矿井突水水源识别方法，其特征在于，步骤s1中，所述采样装置包括na+离子浓度检测仪、k+离子浓度检测仪、mg2+离子浓度检测仪、ca2+离子浓度检测仪、cl-离子浓度检测仪和离子浓度检测仪。
3.根据权利要求2所述的一种基于kpca-mpa-lstm模型的矿井突水水源识别方法，其特征在于，步骤s1中，采用地下水离子na++k+、ca2+、mg2+、cl-、的离子浓度作为矿井突水...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄平华，祝金峰，韩素敏，郝登峰，余悦伟，李元蒙，
申请(专利权)人：河南理工大学，
类型：发明
国别省市：
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