Bayes方法在矿井突水水源判别中的应用

• 作者: 张春雷 赵卫东 钱家忠 马雷
• 来源期刊: 煤田地质与勘探
• 学科: 地球科学
• 关键词: 水源判别 Bayes 模型 煤矿
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 34-37
• 分类号: TD741|P641.4
• 字数: 2975字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1986.2010.04.008

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱家忠	合肥工业大学资源与环境工程学院	135	2921	27.0	49.0
2	马雷	合肥工业大学资源与环境工程学院	30	304	11.0	17.0
3	赵卫东	合肥工业大学资源与环境工程学院	32	423	13.0	20.0
4	张春雷	合肥工业大学资源与环境工程学院	3	56	2.0	3.0