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贝叶斯判别法在煤与瓦斯突出预测中的应用

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贝叶斯判别法在煤与瓦斯突出预测中的应用煤炭工程2013年第3期doj:10.11799/ee20】303032贝叶斯判别法在煤与瓦斯突出预测中的应用崔光磊,熊伟(中国矿业大学安全工程学院,江苏徐州221116)摘要:煤与瓦斯突出影响因素多,难以为其建立合适的多指标非线性预测模型,为提高突出预测的准确性和增强预测预报方法的实用性,文章选用瓦斯压力、瓦斯放散速度等多项影响判别因子,建立了基于贝叶斯判别分析煤与瓦斯突出的判别模型,通过对22组样本的学习和6组样本的预测,验证了该方法在煤与瓦斯判别中具有较高的准确性。关键词:煤与瓦斯突出;贝叶斯判别;正态总体中图分类号:TD712.5文献标识码:A文章编号:1671—0959(2013)03-0096-03煤与瓦斯突出是世界公认在开采煤层瓦斯管理的一个潜在的致命危险。研究煤与瓦斯突出的预测预报方法,对预防煤与瓦斯突出事故的发生、保障作业人员的生命财产安全等具有重要的意义。煤与瓦斯突出预测与防治已经引起了我国政府和国内外学术界的高度重视,特别是如何对煤与瓦斯突出进行预测,已成为采矿界研究的焦点之一。本文提出采用贝叶斯(Bayes)判别分析方法对煤与瓦斯突出因素瓦斯压力、瓦斯扩散速度等进行归类和分析,以建立用于鉴定有无突出危险性的判别模型,并依据该模型对新样本进行判别分类,为鉴定矿井突出危险性提供一种简便快捷的新_T具和途径。1贝叶斯判别分析理论所谓判别方法就是给出空间R的一种划分:D={D,,D,,⋯,D},一种划分对应一种判别方法,不同的划分就是不同的判别方法。贝叶斯判别法也是给空间的一种划分。贝叶斯的统计思想总是假定对研究的对象已有一定的认识,常用先验概率分布来描述这种认识;然后抽取一个样本,用样本来修正已有的认识(先验概率分布),得到后验概率分布。各种统计推断都通过后验概率分布来进行,将贝叶斯思想用于判别分析就得到贝叶斯判别法。1.1先验概率设有k个总体G,G:,⋯,G。假设事先对所研究的问题有一定的认识,这种认识常用先验慨率来描述,即已知这个总体各自出现的概率(验前概率)为q,q,⋯,9,其中q>0,q】+q2+⋯+q=1。先验概率是一种权重,所谓“先验”是指先于抽取样品作判别分析之前。贝叶斯判别法要求给出q(i=1,2,⋯,)的佰”j。q的赋值方法采用训练样本中分类样品占的比例/7,i/n作为q的值,其中是第

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