典型文献
基于HCA-Bayes的矿井涌水水源识别
文献摘要：
为提高矿井涌水水源的准确率,提出一种基于HCA-Bayes的矿井涌水水源识别模型.以钱家营矿为例,在分析矿井3类直接充水含水层水化学特征的基础上,选取6个水质离子作为识别指标.随后利用层次聚类(HCA)对含水层进行亚类划分.最后在亚类的基础上建立HCA-Bayes的矿井涌水水源识别模型,并将识别结果与单一Bayes模型进行对比.结果表明:利用HCA-Bayes的矿井涌水水源识别模型对3个测试样本进行验证,识别准确率为100％,相较于单一Bayes模型的准确率提高了33.3％;预测精度相对较高;将该模型进行回代预测,识别结果与实际类型基本一致,与单一Bayes模型相比回代误判率显著降低.
文献关键词：
水源识别;层次聚类(HCA);贝叶斯判别(Bayes);亚类划分
中图分类号：
作者姓名：
顾爱民;刘德民
作者机构：
华北科技学院 安全工程学院,北京 东燕郊 065201
文献出处：
引用格式：
[1]顾爱民;刘德民-.基于HCA-Bayes的矿井涌水水源识别)[J].华北科技学院学报,2022(05):20-27
A类：
亚类划分
B类：
HCA,Bayes,矿井涌水,涌水水源,水源识别,识别模型,充水,含水层水,水化学特征,识别指标,层次聚类,层进,识别准确率,误判率,贝叶斯判别
AB值：
0.183309
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