基于主成分分析和改进Bayes判别的岩爆等级预测
刘剑1
周宗红1
刘军2
洪贞群2
1.昆明理工大学国土资源工程学院,云南昆明 6500932.元阳县华西黄金有限公司,云南红河 661400
摘要：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.
关键词：改进Bayes判别阈值主成分分析法岩爆预测
分类号：TD32(矿山压力与支护)TU45(土力学、地基基础工程)
资助基金：国家自然科学基金(51864023)国家自然科学基金(51264018)
论文发表日期：2022-10-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 12-22 )
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