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

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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
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