本发明公开了一种矿井突水水源的识别方法，其特征在于，为快速、准确地识别矿井突水水源，根据矿井不同含水层水化学成分的差异性，将Na++K+、Ca2+、Mg2+、Cl‑、SO42‑、HCO3‑及总硬度作为判别指标。利用主成分分析法对数据进行降维，并通过混沌麻雀搜索算法对随机森林算法中树深(dp)和树数目(es)两个参数进行寻优，建立了基于PCA(主成分分析)‑CSSA(混沌麻雀搜索)‑RF(随机森林)的矿井突水水源识别模型。本发明利用主成分分析法对数据进行降维可以减少原始数据中的冗余，同时利用混沌麻雀搜索算法优化的随机森林模型可提高全局搜索能力和预测能力，本发明可提高突水水源识别的效率和准确率。
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“基于PCA-CSSA-RF模型的矿井突水水源识别方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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