科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
为准确地判别矿井水源的类型以减少矿井水害的发生，提出一种改进贝叶斯判别的矿井水源识别模型。通过对砂岩裂隙水、老空水、奥灰水和太灰水4类水源进行水质化验，分析选取K++Na+,Ca2+, Mg2+,SO42-,Cl-,HCO-36种水质离子作为判别指标；首先使用SPSS Statistics 24软件分析各水质离子之间的相关性，其次对各主成分进行方差贡献率分析，选取前5种水质离子作为主要水质离子，然后根据变异系数法计算主要水质离子权重，最终结合贝叶斯判别法建立水源判别模型，并将模型的预测结果与基础贝叶斯模型的结果进行对比。结果表明：利用改进贝叶斯判别的矿井水源识别模型对14个待测样本进行测试，判别准确率为85.71%,相较于基础贝叶斯模型的准确率提高了21.42%,应用该判别模型的准确率得到了大幅提升；将该模型回代到26个样本中，判别结果与实际情况基本吻合。通过2种模型的对比分析，采用改进贝叶斯模型进行矿井水源识别准确率高且具有研究价值，为矿井水源识别提供新的思路。
- 出版日期2022
- 单位西安科技大学
