基于Bayes判别分析法的重大危险源分级研究

摘要：

选取矿井煤与瓦斯突出危险程度分级作为研究的实例，提出了重大危险源分级的Bayes判别分析法。基于Bayes判别分析方法的原理，利用淮南矿区历年煤层突出资料中的典型样本，对Bayes判别方法的判别过程和检验方法进行了具体说明，并与模糊聚类分析方法、神经网络方法进行了比较。研究结果表明，Bayes判别方法的计算过程简单、模型结构稳定，回代估计判别结果以及预测结果的准确性很高，对危险源的分级具有很强的预测能力，为重大危险源的分级预测提供了一种新途径。

关键词： 煤与瓦斯突出 重大危险源 分级预测 Bayes判别

作者: 官凤强 李夕兵 左宇军

作者单位: 中南大学 资源与安全工程学院，长沙 410083 Le Laboratoire de mecanique des roches Ecole Polytechnique Federale de Laus 中南大学 资源与安全工程学院，长沙 410083 东北大学 资源与土木工程学院，沈阳 110004

会议类型: 国内会议

会议名称: 2008(沈阳)国际安全科学与技术学术研讨会

会议地点: 沈阳

会议语种:中文

页码: 393-397

在线出版日期: 2008-10-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）