基于多元统计分析的矿井水源的Bayes逐步判别及混合模型

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综合利用多元统计技术、Bayes逐步判别分析法和混合计算理论,依据地下水含水层组分的水化学数据,分别建立祁东矿区的Bayes逐步分析单一水源判别模型和混合水源判别模型,并分别对模型进行验证。结果表明:Bayes单一水源判别模型正确率比模糊评价法、BP神经网络方法高,与聚类分析相同;混合水源识别模型判别水源比例精度高,其回代估计法得到的误判率小,具有较强的水源识别能力,对矿区水源判别工作有很大帮助。
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