本发明涉及一种矿井突水水源层识别方法，是在获取矿井主要含水层类别的基础上，提取各含水层的水化学数据，建立水化学数据与含水层之间分类模型。本方法利用粒子群优化分类器的方法来建立矿井突水水源层分类识别模型，再用建立好的矿井突水水源识别模型对测试样本进行检测，比较了基于LSSVM的矿井水源识别和基于粒子群优化的LS-SVM的矿井水源识别，检测结果表明，本方法明显优于未采用PSO模型优化的LS-SVM模型，较好地克服了现有的突水层水源判别方法都要预先假定模式或者主观规定一些参数，导致评价结果主观性较强的不足。本发明建模的方法更科学，所建立的PSO-LS-SVM模型具有非常好的泛化能力。
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来源：北方有色网
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