【摘要】：準(zhǔn)確有效地判別突水水源是解決礦井水害的前提條件�；诨幢痹甓V各含水層共59個(gè)水樣水質(zhì)化驗(yàn)資料,利用主成分分析法,計(jì)算各水樣的因子得分,并進(jìn)行系統(tǒng)聚類,剔除錯(cuò)誤樣本。利用剩余水樣作為學(xué)習(xí)樣本,檢驗(yàn)Bayes判別函數(shù)的判定準(zhǔn)確性,得出準(zhǔn)確率為92.5%,并進(jìn)行交叉驗(yàn)證。利用該判別函數(shù)對(duì)某工作面底板下一富水區(qū)水樣進(jìn)行判別,結(jié)果與實(shí)際情況吻合。結(jié)果指示基于主成分分析與Bayes判別法較單一Bayes判別法更加準(zhǔn)確,能夠消除樣本變量之間的相互影響,實(shí)現(xiàn)對(duì)突水水源的快速有效判別。
[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.
【作者單位】： 安徽理工大學(xué)地球與環(huán)境學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51474008) 安徽省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(1508085QE89)~~
【分類號(hào)】：TD745

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本文編號(hào)：2464465