贝叶斯判别和Fisher判别在矿井突水水源判别中的应用比较

摘要

矿井突水水源的有效识别对于预防矿井突水事故起到至关重要的作用,为了解决传统水源判别方法存在准确率较低、所需数据量大的问题,依据山东盛泉煤矿突水水源的水质资料,选取Na^(+)+K^(+)、Ca^(2+)、Mg^(2+)、Cl^(-)、SO^(2-)_(4)和HCO^(-)_(3)这6种水化学成分指标作为矿井突水水源判别的依据,分别构建Fisher线性判别模型和朴素贝叶斯分类模型,并将2种模型的结果进行比较。结果表明,2种方法对于矿井突水水源的识别均有一定的实用性,但利用MATLAB实现的贝叶斯判别函数更为简单,且运行速度较快,误判率较低,因而可作为多分类矿井突水水源判别的有效手段。