检索结果-内蒙古大学图书馆

安全与环境学报 2025年

作者：王彦彬闫晓杉辽宁工程技术大学工商管理学院

为了有效识别煤矿突水水源，以保障煤矿安全生产，使用合成少数类过采样技术（Synthetic Minority Oversampling Technique，SMOTE）补充少数类样本，继而采用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）模型对突水水源进行识别。试验选... 详细信息

为了有效识别煤矿突水水源，以保障煤矿安全生产，使用合成少数类过采样技术（Synthetic Minority Oversampling Technique，SMOTE）补充少数类样本，继而采用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）模型对突水水源进行识别。试验选取96条谢桥煤矿水化学数据进行分析，首先对样本数据进行标准化处理和主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），将数据集划分为训练集和测试集，对训练集中少数类样本采用SMOTE法生成新的样本，然后采用改进混沌哈里斯鹰优化（Chaos Harris Hawks Optimization，CHHO）算法结合十折交叉验证优化支持向量机惩罚因子C和径向基函数（Radial Basis Function，RBF）核的参数γ，根据优化结果建立突水水源识别模型，对测试集中突水水源进行识别。将该方法与朴素贝叶斯、随机森林所得结果进行比较，结果显示，采用本方法对测试集识别结果准确性优于其他两种方法，表明该方法在突水水源识别上具有良好的实用性和有效性。

关键词：安全工程突水水源识别主成分分析合成少数类过采样技术混沌哈里斯鹰优化算法支持向量机

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