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主办单位：煤炭科学研究总院有限公司、中国煤炭学会学术期刊工作委员会
朱敬忠李凌杨森
安徽理工大学地球与环境学院
调研收集了顾北煤矿的水文地质资料，运用SPSS因子分析方法对各种水化学离子指标进行浓缩，抽取和综合成主因子，以少数变量最大程度地反映信息的完整性。将适合模型判别的因子运用Bayesian多类线性识别模型，分别对煤系砂岩裂隙水和太灰充水含水层水的待判水样进行了判别，结果表明：砂岩裂隙水和太灰水综合判别准确率达86.9%，与直接运用Bayesian模型判别相比，其分析过程的复杂性降低，准确性较高。
矿井水害突水水源因子分析 Bayesian判别水化学特征
主办单位：煤炭科学研究总院有限公司 中国煤炭学会学术期刊工作委员会
矿业安全与环保 
2021年第02期 
