Bayes方法在矿井突水水源判别中的应用

详细信息   

• 责任者：张春雷^c合肥工业大学^d1983^e硕士研究生 ; 钱家忠 ; 赵卫东 ; 马雷
• 刊名：煤田地质与勘探
• 出版年：2010
• 卷期：38^b4总220
• 关键词：突水 ; 贝叶斯分析11^a安徽20^a煤矿31^a淮南顾桥
• 页码：34～37
• 索书号：P613.06/730-1
• 图表：^c表4参12插图
• 分类号：1500
• 文摘期号：2011/02

摘要

快速有效地判别突水水源是矿井安全生产的重要保障。选取各含水层多项水质指标，应用Bayes方法建立适用于不同水质类型的矿井突水水源快速判别模型。结合SPSS软件，以淮南顾桥矿为例，并与模糊综合评判模型、神经网络模型进行分析比较。结果表明：贝叶斯多类线性判别模型能够有效地判别突水水源，比模糊综合评判有更高的准确性，与神经网络模型的判别准确率相同。Bayes多类线性判别模型又以其计算过程简单、模型结构稳定而优于神经网络模型。既提高判别准确率又提高判别速度，实现对突水水源快速有效判别。