本文選題：礦井水害 + 突水水源�。� 參考：《高校地質(zhì)學(xué)報(bào)》2017年02期

【摘要】：礦井水害是礦井生產(chǎn)過程中較常見的地質(zhì)災(zāi)害之一�？焖儆行У嘏袆e突水水源是預(yù)防礦井水害的關(guān)鍵所在。選取袁店二礦59個(gè)水樣資料(常量離子含量),利用主成分分析進(jìn)行處理,得出主成分得分;以主成分得分為自變量,水源類別為因變量建立多項(xiàng)Logistic回歸模型;運(yùn)用該回歸模型對59個(gè)水樣資料進(jìn)行類型判別,得出綜合判別準(zhǔn)確率達(dá)到86.4%;并通過實(shí)例對判別模型進(jìn)行了驗(yàn)證。研究結(jié)果表明:主成分分析法與多項(xiàng)Logistic回歸模型相結(jié)合的方法在水源判別上具有可行性,不僅消除了常量離子之間的內(nèi)在影響,而且使判別結(jié)果具有一定的準(zhǔn)確率,在突水水源判別問題上提供了一種新方法,為礦井防治水提供有效依據(jù)。
[Abstract]:Mine water hazard is one of the common geological disasters in mine production.The key to prevent mine water damage is to distinguish water inrush source quickly and effectively.Taking 59 water samples from Yuandian No. 2 Mine as data (constant ion content), using principal component analysis (PCA) to get principal component score, taking principal component score as independent variable and water source category as dependent variable, a number of Logistic regression models are established.The regression model is used to discriminate 59 water samples, and the comprehensive discriminant accuracy is up to 86.4, and the discriminant model is verified by an example.The results show that the method of combining principal component analysis with multiple Logistic regression models is feasible in water source discrimination, which not only eliminates the internal influence of constant ions, but also makes the discriminant results have certain accuracy.A new method is provided to distinguish the water source of water inrush, which provides an effective basis for mine water prevention.
【作者單位】： 安徽理工大學(xué)地球與環(huán)境學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51474008) 安徽省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(1508085QE89)共同資助
【分類號(hào)】：TD745.2

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1751701