基于主成分分析与贝叶斯判别法的矿井突水水源识别方法研究

结合主成分分析和贝叶斯(Bayes)判别简化构建突水水源识别模型,水样变量因子选取Ca~(2+)、Na~++K~+、Mg~(2+)、HCO_3~-、Cl~-、SO_4~(2-)六个指标。采用潘二矿新生界松散层、煤系砂岩以及太原组灰岩中的水质分析资料作为训练样本和预测样本,其中,训练样本24个,预测样本11个,判别结果表明:松散层水正确率为81. 8%,砂岩水正确率为83. 3%,灰岩水正确率为85. 7%,整体正确率为83. 3%,判别结果可信度高。同时,将主成分分析和贝叶斯结合突水识别模型与贝叶斯模型比较表明利用主成分分析和贝叶斯结合的模型能有效消除冗余信息,使判别结果更加快速准确。