改进BP神经网络算法对煤矿水源的分类研究.pdf

第 ４１ 卷 ，第 ７ 期 光 谱 学 与 光 谱 分 析 . ４１ ， . ７ ， ２２８８-２２９３
２ ０ ２ １ 年 ７ 月 Vol No pp ，２０２１
Spectroscopy and Spectral Analysis July
改进 BP 神经网络算法对煤矿水源的分类研究
闫鹏程１ ，２ ，尚松行２ * ，张超银２ ，张孝飞２
１ ．安徽理工大学 ，深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室 ，安徽 淮南 ２３２００１
２ ．安徽理工大学电气与信息工程学院 ，安徽 淮南 ２３２００１
摘 要 煤矿安全对煤炭工业的健康持续发展至关重要 ，而煤矿水灾又是煤矿事故的重大隐患 ，因此煤矿
水源数据的处理对于预防矿井突水事故具有重要意义 。实验在激光器的辅助下利用激光诱导荧光技术获取
７ 种水源的数据信息 ，设定激光发射功率为 １００ ，向被测水体发射波长 ４０５ 激光 ，获取实验水样 ２１０
mW nm
组的荧光光谱数据 ，为了剔除光谱在采集过程受到的荧光背景 、检测器噪声以及功率波动等影响 ，利用
SG
平滑 、多元散射矫正（ ）预处理对数据进行降噪以及提高光谱特异性 ，由于初始数据运算量过大并对数
MSC
据压缩 、消除冗余和数据