為提高煤與瓦斯突出預(yù)測的準(zhǔn)確性,基于判別分析理論,通過逐步判別法篩選出瓦斯放散初速度、瓦斯壓力、軟分層厚度3個煤與瓦斯突出敏感指標(biāo)作為突出判別因子,將煤與瓦斯突出危險性分為4個等級作為Bayes判別分析的4個正態(tài)總體,建立了煤與瓦斯突出預(yù)測的Bayes-逐步判別分析模型。利用該判別模型對20個煤與瓦斯突出實例進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)得出相應(yīng)的判別函數(shù),用回代估計的方法進(jìn)行逐一驗證,其誤判率為0。將建立的判別模型應(yīng)用于8個突出實例進(jìn)行判別預(yù)測,其結(jié)果與實際情況完全吻合。 

【文章來源】：中國礦業(yè). 2020,29(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 Bayes判別分析法
    1.1 Bayes判別分析法基本原理
    1.2 多元正態(tài)總體的Bayes判別分析法
    1.3 Bayes判別準(zhǔn)則顯著性檢驗
2 煤與瓦斯突出預(yù)測的Bayes-逐步判別模型
    2.1 判別因子的選取
    2.2 Bayes判別函數(shù)的建立
    2.3 Bayes判別效果顯著性檢驗
3 工程應(yīng)用
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]煤與瓦斯突出關(guān)鍵結(jié)構(gòu)體致災(zāi)機(jī)制[J]. 舒龍勇,王凱,齊慶新,樊少武,張浪,范喜生.  巖石力學(xué)與工程學(xué)報. 2017(02)
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本文編號：3523052