主成分分析与Bayes判别法在突水水源判别中的应用

发布时间：2019-04-24 12:53

【摘要】：准确有效地判别突水水源是解决矿井水害的前提条件。基于淮北袁店二矿各含水层共59个水样水质化验资料,利用主成分分析法,计算各水样的因子得分,并进行系统聚类,剔除错误样本。利用剩余水样作为学习样本,检验Bayes判别函数的判定准确性,得出准确率为92.5%,并进行交叉验证。利用该判别函数对某工作面底板下一富水区水样进行判别,结果与实际情况吻合。结果指示基于主成分分析与Bayes判别法较单一Bayes判别法更加准确,能够消除样本变量之间的相互影响,实现对突水水源的快速有效判别。
[Abstract]:Accurate and effective identification of water inrush source is the precondition to solve mine water hazard. Based on the water quality test data of 59 water samples from each aquifer of Yuandian No. 2 Coal Mine in Huaibei, the factor scores of each water sample were calculated by principal component analysis, and systematic clustering was carried out to eliminate the wrong samples. Residual water samples were used as learning samples to test the accuracy of Bayes discriminant function, and the accuracy was 92.5%, and cross-validation was carried out. The discriminant function is used to distinguish a water sample in a rich water area under the floor of a working face, and the results are in good agreement with the actual situation. The results indicate that the principal component analysis and Bayes discriminant method is more accurate than the single Bayes discriminant method. It can eliminate the interaction between sample variables and realize the rapid and effective discrimination of water inrush source.
【作者单位】： 安徽理工大学地球与环境学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51474008) 安徽省自然科学基金项目(1508085QE89)~~
【分类号】：TD745

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本文编号：2464465