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岩爆烈度分级预测中的贝叶斯判别分析

来源期刊:金属矿山2010年第5期

论文作者:赵国彦 刘超 刘强

关键词:岩石力学; 岩爆; 烈度分级; 预测; 贝叶斯模型;

摘    要:针对岩爆烈度分级预测中存在诸多不确定因素的问题,应用贝叶斯判别分析法建立岩爆烈度分级预测的评价模型.根据岩爆的特点及成因,选取岩石的弹性能量指数Wet,应力系数σθ/σc及岩石脆性系数σc/σt作为判别因子;将岩爆烈度分为无、弱、中、强4个等级并作为贝叶斯判别分析的4个正态总体;以国内外14组工程岩爆分析初始数据进行分级判别,以训练样本建立贝叶斯线性判别函数,以该函数计算待判样品的贝叶斯判别函数值,以最大值对应的总体作为样品的归属.为进一步考察该模型的有效性与实用性,运用该模型对秦岭隧道工程及凡口铅锌矿的岩爆实例进行分析,并与人工神经网络模型、模糊概率模型的判别结果及实际情况进行比较.研究结果表明,该模型判别预测结果与人工神经网络模型及模糊概率模型的判别结果及实际岩爆情况较吻合.

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岩爆烈度分级预测中的贝叶斯判别分析

赵国彦1,刘超1,刘强1

(1.中南大学)

摘要:针对岩爆烈度分级预测中存在诸多不确定因素的问题,应用贝叶斯判别分析法建立岩爆烈度分级预测的评价模型.根据岩爆的特点及成因,选取岩石的弹性能量指数Wet,应力系数σθ/σc及岩石脆性系数σc/σt作为判别因子;将岩爆烈度分为无、弱、中、强4个等级并作为贝叶斯判别分析的4个正态总体;以国内外14组工程岩爆分析初始数据进行分级判别,以训练样本建立贝叶斯线性判别函数,以该函数计算待判样品的贝叶斯判别函数值,以最大值对应的总体作为样品的归属.为进一步考察该模型的有效性与实用性,运用该模型对秦岭隧道工程及凡口铅锌矿的岩爆实例进行分析,并与人工神经网络模型、模糊概率模型的判别结果及实际情况进行比较.研究结果表明,该模型判别预测结果与人工神经网络模型及模糊概率模型的判别结果及实际岩爆情况较吻合.

关键词:岩石力学; 岩爆; 烈度分级; 预测; 贝叶斯模型;

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