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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
主成分分析法 贝叶斯判别 矿井突水 水源判别
2020/5/21
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Ca2+、Na++K+、Mg2+、HCO-3、Cl-、SO2-4六个指标。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...
对于非平稳路基沉降时间序列，利用差分算法使其平稳化，并结合ACF - PACF数据统计特性建立了AR( P)模型针对传统最小二乘参数估计存在不足的问题，采用基于WinBUCS软件和MC-MC算法的贝叶斯参数估计法，很好地解决了最小二乘算法对样本数量和质量要求过高的问题工程实例分析表明:基于贝叶斯参数估计的时间序列预侧模型优于最小二乘估计的时间序列预侧模型，具有借鉴意义。
对于波动性较大或含异常点的软土路基沉降时间序列，选择以观侧时间为自变量的多项式为该类数据列的预侧模型多项式模型容易线性化，适合用贝叶斯分位数估算模型参数算例分析表明贝叶斯分位数回归估计优于单一的分位数回归估计，远优于传统最小二乘估计。