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基于Bayes判别理论的地下水化学分类的分析方法

文献类型: 中文期刊

作者: 李彬 1 ; 史海滨 1 ; 李祯 1 ; 张建国 2 ;

作者机构: 1.内蒙古农业大学

2.巴彦淖尔市水利科学研究所

关键词: 内蒙古河套灌区;地下水化学类型;Bayes判别;分类

期刊名称: 干旱地区农业研究

ISSN: 1000-7601

年卷期: 2015 年 33 卷 04 期

页码: 246-250

收录情况: 北大核心 ; CSCD

摘要: 将Bayes判别分析方法应用于地下水化学类型判别与分类中,建立了地下水化学类型综合评判的Bayes判别分析模型。模型选用Na++K+、Ca2+、Mg2+、HCO-3、Cl-、SO42-等6个指标作为判别因子;将地下水化学类型分为3种,作为Bayes判别分析的3个正态总体;以内蒙古河套灌区地下水实测数据作为训练样本,建立Bayes线性判别函数;以Bayes线性判别函数计算待判样品的Bayes判别函数值,以最大值对应的总体作为样品所归属的总体;最后以刀切法对判别准则进行评价以检验模型的优良性。结果表明,Bayes判别分析模型误判率低,识别正确率达82.5%,输出结果正确率达86.6%。与传统分类方法相比,Bayes判别分析模型提供的判别分类结果,具有更明晰、易懂的水化学类型信息。

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