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LIF技术与PLS-DA算法联合辨识矿井涌水水源类型的研究
LIF技术与PLS-DA算法联合辨识矿井涌水水源类型的研究
作者:
刘启蒙
刘骏
周孟然
王瑞
闫鹏程
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
矿井涌水
水源辨识
激光诱导荧光光谱
偏最小二乘判别分析
摘要:
快速的矿井涌水水源辨识对于矿井的水灾预警及灾后救援意义重大。常规方法使用离子浓度做为判别因子,耗时过长,因此提出一种激光诱导荧光光谱(LIF)技术与偏最小二乘判别分析(PLS-DA)算法联合快速辨识矿井涌水水源类型的方法。实验使用405 nm激光对被测水体进行激发,获取矿井5个不同含水层100组水样的荧光光谱,根据光谱曲线特征,对数据进行压缩处理,获取合适的光谱数据。每种水样使用15组共75组光谱数据作为建模集,剩余的25组水样的光谱数据作为测试集。为验证实验结果,设计了簇类的独立软模式(SIMCA)算法与 PLS-DA算法构建的实验模型进行对比。实验发现矿井不同含水层水样的荧光光谱差异较大,在不进行任何预处理的情况下,以PLS模型为基础的PLS-DA算法较SIMCA算法的建模正确率高,达到了100%,其校正及验证结果与实际分类变量的相关系数均大于0.951,校正集均方根误差(RMSECV)和验证集均方根误差(RMSEP)均小于0.123,利用模型对测试集中五种水样样本的识别正确率均为100%。
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文献信息
篇名
LIF技术与PLS-DA算法联合辨识矿井涌水水源类型的研究
来源期刊
光谱学与光谱分析
学科
化学
关键词
矿井涌水
水源辨识
激光诱导荧光光谱
偏最小二乘判别分析
年,卷(期)
2016,(9)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
2858-2862
页数
5页
分类号
O657.3
字数
3517字
语种
中文
DOI
10.3964/j.issn.1000-0593(2016)09-2858-05
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
周孟然
安徽理工大学电气与信息工程学院
147
713
13.0
21.0
2
王瑞
安徽理工大学电气与信息工程学院
10
32
4.0
5.0
3
刘启蒙
67
188
8.0
10.0
5
闫鹏程
安徽理工大学电气与信息工程学院
35
83
6.0
8.0
6
刘骏
安徽理工大学电气与信息工程学院
4
9
2.0
3.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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共引文献
(0)
参考文献
(0)
节点文献
引证文献
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同被引文献
(21)
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(0)
2016(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
2018(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2019(3)
引证文献(3)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
矿井涌水
水源辨识
激光诱导荧光光谱
偏最小二乘判别分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光谱学与光谱分析
主办单位:
中国光学学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-0593
CN:
11-2200/O4
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区学院南路76号钢铁研究总院
邮发代号:
82-68
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
13956
总下载数(次)
19
总被引数(次)
127726
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