【摘 要】
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为准确判别矿井突水水源,建立了一种FOA-LSSVM的矿井突水水源判别模型,利用果蝇算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)对最小二乘支持向量机(least square support vec
【机 构】
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北京信息科技大学信息与通信工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目“水灾应急决策支持专家系统”资助(2017YFC0804108),北京市教委科研计划项目(KM201811232010),北京市科技创新服务能力建设-基本科研业务费(市级)(科研类)(PXM2019_014224_000026)
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为准确判别矿井突水水源,建立了一种FOA-LSSVM的矿井突水水源判别模型,利用果蝇算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)对最小二乘支持向量机(least square support vector machines,LSSVM)的参数寻优。针对矿井突水这种非线性、小样本问题,综合考虑水化学特征,选取Na^++K^+,Ca^2+,Mg^2+,CI^-,SO4^2-,HCO3^-六种离子的质量浓度作为矿井突水水源判别的主要依据。选取35组矿井数据作为训练数据对模型进
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