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以淮南潘二矿区、山西河池矿区和河南焦作矿区水样作为突水水源数据,采用距离判别分析理论,对突水水源进行判别分析。选用六大常规离子作为判别因子,分别建立矿井突水水源的距离判别分析模型。经回判检验表明,潘二水样和焦作水样的距离判别模型回判准确率超过90％,而河池矿区水样距离判别模型的回判准确率仅50％。为此,增加总硬度、碱度、PH值和矿化度作为判别因子,重新建立河池矿区水样的距离判别分析模型,回判准确率提高至90％,证明适当增加特征判别因子对改善距离判别分析模型的判别准确率有利。最后对三个矿区的未知样本进行了距离判别分析,并与Bayes逐步判别法和模糊综合评判法判别结果对比,结果表明距离判别法稳定性较好,判别准确率与Bayes逐步判别基本相同,比模糊综合评判要好。因此,在判别因子选择合适的情况下,距离判别法是目前矿井突水水源判别的有效方法。 相似文献
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对Bayes逐步判别法在矿井突水水源判别中的应用进行研究分析。选用六大常规离子（ Ca2＋、Mg2＋、K＋＋Na＋、SO42-、Cl-、HCO3-）作为判别因子,建立Bayes逐步判别分析模型,以内蒙唐家汇矿区突水水源判别为例,在建立的判别模型回判检验准确率仅60%,分析原因可能与选定的特征判别因子对该矿区水样分类影响能力较弱有关。增加总硬度、碱度、PH值和矿化度作为判别因子,重新建立Bayes判别分析模型,使回判准确率提高至90%,证明适当增加特征判别因子对改善Bayes逐步判别模型的可靠性和稳定性有利。经对唐家会矿区的3个未知样本进行了判别分析,并与距离判别法和模糊综合评判法判别结果对比,结果表明Bayes逐步判别模型准确性较好,判别准确率与距离判别结果完全相同,而优于模糊综合评判方法。在合理选取特征判别因子的情况下,Bayes逐步判别法是目前矿井突水水源判别的有效方法。 相似文献
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投影寻踪是一种降维处理技术,它可以将高维分析问题通过投影方向转化为低维问题分析.应用该法的关键在于寻求最佳投影方向,这可以转化为一个复杂的非线性优化问题,结合Matlab的遗传算法工具箱进行优化求解.本文以淮南新庄孜煤矿为例,建立突水水源判别投影寻踪模型,并与模糊综合评判模型、神经网络模型、灰色聚类模型进行分析比较.结果表明:投影寻踪判别模型能够有效地判别突水水源,比模糊综合评判、神经网络模型、灰色聚类模型具有更高的准确性,为矿井突水水源判别提供了一个新途径. 相似文献
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矿井突水水源判别的多组逐步Bayes判别方法研究 总被引：3，自引：1，他引：2
矿井突水是采矿过程中最具威胁的自然灾害之一。能否准确快速地判别矿井突水水源,不仅是矿井水文地质工作的主要内容,而且是煤矿防治水工作的重要基础。为了有效判别矿井突水水源,综合考虑水化学指标对水源判别的重要性,基于多组逐步Bayes判别分析理论,选取Na+ K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO42-和HCO3-共6项指标作为判别因子,利用国内某矿区各主要含水层的35个水样的水质资料作为训练样本,建立了矿井突水水源预测的多组逐步Bayes判别分析模型。实例分析表明,该模型结果与实际情况相符合,说明该模型在矿井突水水源判别中具有良好的实用性和有效性,为判别矿区新的突水水源提供了一种新思路。 相似文献
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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。 相似文献
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矿井突(涌)水水源的快速识别是矿井水害有效防治的前提条件。针对应用模糊综合评判方法解决水源判别常用的"超标加权法"和"偏标加权法"确定判别因子的权重系数方面存在的不足,结合方差分析中的离差分解法,提出了矿井突水水源判别权重系数确定的离差加权法;利用SPSS软件,并以淮南潘三矿为例,对上述3种模型进行对比分析研究。结果表明:基于离差加权的模糊综合评判能够有效的判别突水水源,比"超标加权法"和"偏标加权法"有更高的判别率;基于离差加权的模糊综合评判具有原理清晰、结构简单、运算量小、更为合理等优点,适合快速识别水源,为矿井水害防治提供了一种辅助决策手段。 相似文献
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矿井水害是矿井生产过程中较常见的地质灾害之一。快速有效地判别突水水源是预防矿井水害的关键所在。选取袁店二矿59个水样资料(常量离子含量),利用主成分分析进行处理,得出主成分得分;以主成分得分为自变量,水源类别为因变量建立多项Logistic回归模型;运用该回归模型对59个水样资料进行类型判别,得出综合判别准确率达到86.4%;并通过实例对判别模型进行了验证。研究结果表明:主成分分析法与多项Logistic回归模型相结合的方法在水源判别上具有可行性,不仅消除了常量离子之间的内在影响,而且使判别结果具有一定的准确率,在突水水源判别问题上提供了一种新方法,为矿井防治水提供有效依据。 相似文献
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基于GIS和聚类分析的矿井突水水源快速判别 总被引：1，自引：0，他引：1
基于GIS强大数据库功能和模糊聚类分析方法,建立模糊综合评判模型进行矿井突水水源快速判别,同时利用GIS可视化技术将评判结果直观地显示给用户。尝试将该系统应用于河南某矿区,结果表明该系统简便易行,评判结果切合实际,也验证了该系统的可靠性。采用该系统软件可高效准确地完成未知突水水样的水源判别,为煤矿安全生产提供决策依据。 相似文献
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岩爆等级判定的距离判别分析方法及应用 总被引：2，自引：1，他引：1
将距离判别分析方法应用于岩爆等级判定问题。选用洞室围岩最大的切向应力σθ、岩石单轴抗压强度σc、抗拉强度σt、岩石弹性能量指数Wet作为岩爆等级判定的距离判别分析模型判别因子,以工程中实际岩爆情况及数据作为训练样本,进行分析计算,建立岩爆等级判定的距离判别分析模型。运用该分析模型对国内外工程实际岩爆情况进行判定,判别结果与工程实际完全相符。将该模型应用到诸（暨）永（嘉）高速公路括苍山隧道工程的岩爆情况预测中,判别结果与实际情况相符。研究表明,岩爆等级判定的距离判别分析方法,判别能力强,误判率低,是解决岩爆等级判定的一条有效途径。 相似文献
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模糊神经网络在矿震预测中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
矿震同天然地震一样会给矿山生产及人身安全等带来重大灾难。也是目前尚不能准确预测的矿山灾害现象之一。根据现有的研究成果可知，矿震是一个多输入、多干扰、单输出的复杂系统。由于干扰项的存在，使利用建模、神经网络等手段对系统进行预测时会导致很大误差。模糊神经网络系统在建立对象输入、输出关系时与传统数学方法不同。即可以建立在无模型基础上，并利用其较强的学习训练特性，自动获取对象的输入、输出关系表达；可以将专家的评价语言作为系统的干扰项引入。这在一定程度上缓解了人为因素对预测结果的影响，且平滑了观测数据的随机性。文章利用改进的模糊神经网络及抚顺老虎台矿的矿震资料，对矿震最大震级的预测方法进行了探索。‘初步探讨了改进的模糊神经网络在矿震预测中的应用。得出在运用模糊神经网络进行预测时，为减小预测误差，应综合多种因素并提高专家评判语言的精确度的结论。指出在建立矿震系统预测模型时，利用干扰项将人为因素引入系统是必需的。通过实际应用证明其可行性。 相似文献
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基于Bayes判别分析方法的地下工程岩爆发生及烈度分级预测 总被引：3，自引：0，他引：3
在岩爆发生和烈度分级预测的距离判别分析模型的基础上,结合地下工程岩爆的特点和Bayes判别分析理论,提出了地下工程岩爆发生及烈度分级预测的Bayes判别分析方法。综合分析影响岩爆主要因素,选取最大切向应力 、岩石抗压强度 、岩石抗拉强度 和弹性能量指数 作为判别因子建立岩爆预测的Bayes判别分析模型,并利用回代估计法对误判概率进行估计。利用国内外一些重大深部地下工程实例作为学习的样本进行训练建模,经过训练后的模型回判估计的误判率为0。利用该模型对国内3处典型的隧道岩爆情况进行预测,结果与实际情况符合得很好。研究结果表明,Bayes判别模型在岩爆发生可能性及烈度分级预测中具有良好的适用性和有效性。 相似文献
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地下水环境质量评价的神经网络研究 总被引：7，自引：0，他引：7
基于模糊综合评判法和灰色聚类法的不足,应用神经网络理论与方法建立了地下水环境质量评价B-P网络模型,并用该模型对某地区的地下水环境质量作了评价。结果表明,该方法运用简便、精确可靠、可判性强。 相似文献
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将模式识别理论中的支持向量机、Bayes判别分析以及多元回归分析应用于卡钻类型判别分析,建立了基于模式识别理论的卡钻判别模型。以近几年川东北卡钻数据为例进行了算例分析,结果表明：采用支持向量机、Bayes判别法及多元回归法对卡钻类型判别的结果与实际结果的误判率分别为1.92%,11.52%,61.54%。支持向量机（SVM）判别结果精度最高,但其判别方程式较为复杂,不能直观看出各分量对结果的影响程度;多元回归分析判别方程形式简单,可以直观表达各参量与卡钻之间的密切程度,但其判别精度较低;Bayes判别法计算精度介于二者之间,但其判别精度与判别式的个数密切相关。 相似文献