基于MIV-PSO-SVM模型的礦井突水水源識別基于MIV-PSO-SVM模型的礦井突水水源識別摘要：礦井突水是礦井生產中常見的危險情況，快速準確地識別突水水源對保障礦井生產安全至關重要。本文提出了一種基于MIV-PSO-SVM模型的礦井突水水源識別方法。首先，利用多因素信息熵法（MIV）對礦井突水水源相關因素進行評估，選擇最具影響力的因素作為特征變量。然后，使用粒子群優化算法（PSO）對支持向量機（SVM）的參數進行優化，進一步提高識別模型的準確性和魯棒性。最后，通過實驗數據對該方法進行驗證，結果表明，該方法在礦井突水水源識別方面具有較好的性能。關鍵詞：礦井突水，水源識別，多因素信息熵法，粒子群優化算法，支持向量機1.引言礦井突水是礦井生產中常見的危險情況，過去的突水事故導致了許多生命和財產的損失。因此，快速準確地識別突水水源對保障礦井生產安全具有重要意義。傳統的突水水源識別方法主要基于經驗判斷或專家經驗，存在主觀性和不確定性的問題。隨著計算機科學的發展，機器學習算法成為突水水源識別的有效工具。2.相關工作目前，已有一些關于礦井突水水源識別的研究。例如，基于灰色關聯度和BP神經網絡的方法，基于模糊綜合評價和BP神經網絡的方法等。但是，這些方法對特征選擇和模型參數優化的問題仍存在一定的局限性。3.方法本文提出了一種基于MIV-PSO-SVM模型的礦井突水水源識別方法。具體步驟如下：（1）使用多因素信息熵法（MIV）對礦井突水水源相關因素進行評估，計算各因素的信息熵；（2）根據信息熵評估結果，選擇最具影響力的因素作為特征變量，構建特征向量；（3）使用粒子群優化算法（PSO）對支持向量機（SVM）的參數進行優化，得到最優的SVM模型；（4）使用訓練集對優化后的SVM模型進行訓練，得到突水水源識別模型；（5）使用測試集對訓練好的模型進行驗證和評估，得到模型的準確率和魯棒性。4.實驗與結果本文使用了實際礦井突水數據進行實驗。首先，根據礦井突水的相關因素，計算各因素的信息熵。然后，選擇信息熵較大的因素作為特征向量進行訓練。接著，使用PSO算法對SVM模型進行參數優化。最后，使用測試集對訓練好的模型進行驗證，得到了較高的準確率和較好的魯棒性。5.結論本文提出了一種基于MIV-PSO-SVM模型的礦井突水水源識別方法，通過多因素信息熵法評估礦井突水水源相關因素，使用粒子群優化算法優化支持向量機的參數，提高了識別模型的準確性和魯棒性。實驗結果表明，該方法在礦井突水水源識別方面具有較好的性能，可以為礦井生產安全提供有力的支持。參考文獻：[1]LiYJ,SunGQ,LiangRM.Minefloodwatersourcerecognitionbasedonentropyweightmethodandsupportvectormachine[J].JournalofSafetyScienceandTechnology,2015,11(10):143-147.[2]WangY,HongL,WangY.ResearchonminewaterinrushsourceidentificationbasedonBPneuralnetworkandgraycorrelationtheory[J].JournalofSafetyScienceandTechnology,2012,8(10):167-172.[3]CaoD,TaoG,TangL,etal.Minewaterinrushsourcerecognitionbasedonfuzzycomprehensiveassessmentand