基于主成分分析和改进Bayes判别的岩爆等级预测

刘剑; 周宗红; 刘军; 洪贞群

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基于主成分分析和改进Bayes判别的岩爆等级预测

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随着深部开采和地下空间的综合利用,岩爆灾害日益频发。为了提高岩爆预测的准确性,采用主成分分析法和改进贝叶斯(Bayes)判别法,选取岩石单轴抗压强度、脆性系数、岩石弹性能量等指标,建立岩爆综合预测模型。采用主成分分析法对原始数据进行预处理,消除相关性影响,满足Bayes判别条件,确定影响岩爆的主要因素;使用改进Bayes判别对岩爆烈度分级,在传统的Bayes模型基础上增加阈值修正,解决指标所属的类别分布不均、先验概率差距较大和后验概率位于分类边界附近出现误判的问题。研究结果表明,传统的Bayes判别预测样本的准确率达到93.18%,经过改进后大幅提高了模型的准确率和泛化能力,可为岩爆研究提供参考。

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来源
《采矿与岩层控制工程学报》 |2022年第5期|12-22|共11页
作者
刘剑; 周宗红; 刘军; 洪贞群;
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作者单位

昆明理工大学国土资源工程学院;

元阳县华西黄金有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类矿山压力与岩层移动;岩石（岩体）力学及岩石测试;
关键词
改进Bayes判别; 阈值; 主成分分析法; 岩爆预测;

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