为减少及防治矿井突水事故的发生,迅速、准确地判别突水水源,提出一种基于MIV(Mean Impact Value)混合粒子群优化支持向量机PSO-SVM的识别水源算法,以更有效地消除地下水源指标间的信息重叠,筛选出更好的指标体系,从而进一步提高水源识别准确率。首先,利用包含全体特征变量的水样本训练PSO-SVM网络,其次将样本分别加减一定比例构成新样本输入已训练好的网络,根据识别结果获取各影响因子的平均影响值MIV。再按照优先选取高权重变量的原则,依次剔除低权重变量,通过判断均方根误差确立最优指