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基于Bayes判别法的矿井通风系统安全可靠性评价 被引量：3
1
作者 范玉乾 何昌盛 《铜业工程》 CAS 2020年第6期19-23,共5页
针对传统通风系统安全可靠性评价方法存在的问题,本文采用多组逐步Bayes判别分析理论,并结合矿井通风系统对经济、安全方面的要求,选取16项指标作为判别因子,建立了基于Bayes判别法的矿井通风系统安全可靠性评价模型。利用国内某矿山提... 针对传统通风系统安全可靠性评价方法存在的问题,本文采用多组逐步Bayes判别分析理论,并结合矿井通风系统对经济、安全方面的要求,选取16项指标作为判别因子,建立了基于Bayes判别法的矿井通风系统安全可靠性评价模型。利用国内某矿山提供的实测资料作为训练样本,得到了相应线性判别函数;并利用回代估计方法进行回检,误判率为0%;而后对3组检测样本进行评判,正确识别率为100%。最后,该模型对5个实测生产矿井通风系统数据进行测试,得出预测结果与实际吻合良好。综上所述:该模型对矿井通风系统的安全评价具有较高的可信度,也为矿井通风系统的安全可靠性评价提供了一条新方法。 展开更多
关键词 矿井通风系统 安全可靠性评价 bayes判别分析(bda) 回代估计法
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不同判别准则下的砂土地震液化势评价方法及应用对比 被引量：9
2
作者 禹建兵 刘浪 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期3849-3856,共8页
借鉴统计学理论,提出采用不同判别准则的多元判别方法对砂土液化势进行识别。选取震级M、地面加速度最大值gmax、标准贯入击数N63.5、比贯入阻力Ps、相对密实度Dr、平均粒径D50、地下水位dw这7个实测指标作为砂土液化势预测的主要影响因... 借鉴统计学理论,提出采用不同判别准则的多元判别方法对砂土液化势进行识别。选取震级M、地面加速度最大值gmax、标准贯入击数N63.5、比贯入阻力Ps、相对密实度Dr、平均粒径D50、地下水位dw这7个实测指标作为砂土液化势预测的主要影响因子,搜集唐山大地震和广东三水等25组典型案例作为样本数据库,以其中20组数据作为训练样本,依据不同判别准则以及Bayes判别分析(BDA)和Fisher线性判别分析(FDA)方法,分别建立2个研究区砂土液化势的Bayes判别分析(BDA)判识模型和Fisher线性判别分析(FDA)判识模型,并利用该模型对另外5组砂土液化实例进行仿真测试。研究结果表明:BDA方法和FDA方法对这2个研究区测试样本的误判率分别为26%和28%,对学习样本的错判率分别为4%和5%,说明在唐山大地震和广东三水地区砂土液化势识别中,BDA法比FDA法判识准确性更高,适用性更强,可考虑在实际工程中推广。 展开更多
关键词 砂土液化 bayes判别分析法 Fisher判别分析法 预测
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应用于石油钻井安全评价的改进主成分分析-贝叶斯判别方法 被引量：2
3
作者 任冬梅 张宇洋 董新玲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第6期1820-1824,共5页
针对主成分分析-贝叶斯判别法(PCA-BDA)仅支持安全评价但不能发现危险因素的问题,引入属性重要度的概念,提出一种改进的PCA-BDA算法,并将其应用于石油钻井安全评价。首先,使用原始PCA-BDA方法评估出各条记录的安全等级;然后,利用主成分... 针对主成分分析-贝叶斯判别法(PCA-BDA)仅支持安全评价但不能发现危险因素的问题,引入属性重要度的概念,提出一种改进的PCA-BDA算法,并将其应用于石油钻井安全评价。首先,使用原始PCA-BDA方法评估出各条记录的安全等级;然后,利用主成分分析(PCA)过程中的特征向量矩阵,贝叶斯判别(BDA)过程中的判别函数矩阵,以及各安全等级的权重计算得出属性重要度;最后,通过参考属性重要度来调控属性。安全评价准确率的对比实验中,改进PCA-BDA方法准确率达到96.7%,明显高于层次分析法(AHP)和模糊综合评价法(FCE)。调控属性的仿真实验中,调控重要度最高的3个属性70%以上的钻井安全等级得到改善;相对地,调控重要度最低的3个属性钻井安全等级几乎没有变化。实验结果表明,改进PCA-BDA方法不仅能够准确地实现安全评价,同时能够找出关键属性使石油钻井安全管理更有针对性。 展开更多
关键词 属性重要度 贝叶斯判别分析 主成分分析 石油钻井安全评价
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改进的Bayes砂土液化判别模型
4
作者 戴志广 王晋宝 +1 位作者 李磊 王亚军 《浙江海洋大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第6期551-559,共9页
基于Bayes判别分析理论,根据唐山大地震和广东三水地震中40组砂土液化样本构建数据库,本文选取其中30组数据作为训练样本,建立了Bayes判别分析(BDA)函数,并根据该函数对另外10组待测样本进行了液化判别研究。首先,基于震级M、地面加速... 基于Bayes判别分析理论,根据唐山大地震和广东三水地震中40组砂土液化样本构建数据库,本文选取其中30组数据作为训练样本,建立了Bayes判别分析(BDA)函数,并根据该函数对另外10组待测样本进行了液化判别研究。首先,基于震级M、地面加速度最大值gmax、标准贯入击数N63.5、比贯入阻力Ps、相对密实度Dr、平均粒径D50和地下水位深度dw七个评价指标,建立七因素Bayes判别分析模型。继而,依据各评价指标的影响权重,提出了以M、gmax、Ps、Dr和D50五个评价指标为主的五因素Bayes判别分析模型。对比五因素和七因素模型的砂土液化判别结果,可以发现:改进的五因素模型的平均判别准确率高达为90%,而七因素模型准确率为80%,即本文所提出的五因素BDA模型用更少的评价指标可以达到更高的液化判别准确率,既避免了次要因素影响判别函数的稳定性,又节约了建设成本,更有利于实际工程中的液化判别。 展开更多
关键词 砂土液化 液化判别 bayes 判别分析 液化势分类
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