冲击地压Fisher判别分析预测

为对冲击地压危险性进行准确地预测预报.在综合分析冲击地压多种影响因素的基础上,采用Fisher判别分析方法,结合文献提供的张集矿历年冲击地压24组相关数据实例,建立了冲击地压预测预报的Fisher判别分析模型,模型回代预测准确率为100%,误判率为0.将模型应用到张集煤矿冲击地压分级预测问题中,并与支持向量机方法、BP网络进行比较,研究结果表明:Fisher判别分析模型具有较高的可靠性,判别效率及准确率高,能对冲击地压进行有效预测.     

山区公路泥石流易发性评价的Fisher判别分析法

针对山区公路泥石流易发性评价问题,基于Fisher判别分析理论,在分析影响泥石流易发程度的基础上,选取9个影响因子作为判别指标,以G314线奥依塔克镇至布伦口段公路50条沟谷作为学习样本,建立了山区公路泥石流易发性评价的Fisher判别分析模型,利用回代估计方法对建模数据逐一进行检验,正确率达100%,并选用其它4组待检样本对判别模型进行验证,验证结果均与实际情况相符.研究结果表明:Fisher判别分析法用于山区公路泥石流易发性判别效果良好,是解决评价山区公路两侧沟谷泥石流易发性的一种有效方法.     

基于DDA方法的滑坡稳定性预测

应用距离判别分析（DDA）方法,将影响滑坡失稳的外形特征、滑面特征等4项内在因素和河流作用、暴雨强度等5项外在因素作为判别因子,建立了滑坡稳定性预测的距离判别分析模型.以国内典型滑坡工程发生失稳的实测资料作为学习样本进行训练,建立相应判别函数,对待判样本进行预测.结果表明距离判别分析模型预测性能良好,预测精度高,回判估计的误判率为零,是滑坡稳定性预测的一种有效方法,可以在实际工程中进行推广应用.     

Fisher判别法在综放回采巷道支护形式选择中的应用

 将Fisher判别分析法应用于综放回采巷道支护形式选择中,建立了综放回采巷道支护形式选择的Fisher判别分析模型,选取围岩强度、煤层强度、巷道埋深、围岩节理裂隙发育程度、采动影响系数、顶煤厚度、护巷煤柱宽度和断面面积8项指标作为Fisher判别分析模型的判别因子,以15组综采巷道围岩及支护实测数据作为学习样本进行训练,建立相应的判别函数对待判样本进行分类.研究结果表明,Fisher判别分析模型分类性能良好,预测精度高,回判估计的误判率很低,是一种综放回采巷道支护形式选择的有效方法.     

用Fisher判别法确定矿井突水水源

运用Fisher判别分析(FDA)理论,根据含水层的标型组分和涌水点水样的化学成分,针对简单的两类和复杂的多类突(涌)水水源识别,分别建立Fisher的线性判别函数模型和典则判别的函数模型,并对它们进行判别分析,将所建的矿井突(涌)水水源识别的Fisher判别模型应用于华北某矿井予以验证.研究结果表明:该模型利用回代估计法所得到的误判率小,并具有较强的判别能力.运用该模型进行判别分析,简易方便,分类效率高,对研究矿井突(涌)水水源的快速、有效判别意义明显;该模型适用性强,有广阔的应用前景.     

逐步判别分析的急倾斜煤层顶煤可放性分类

运用煤矿生产实践中积累的相关数据,分析影响顶煤可放性的多个因素,基于逐步判别分析理论,建立逐步判别分析模型.通过逐步判别分析法优选瓦斯、开采深度、倾角、煤层厚度四项作为主要判别指标,利用工程实测数据作为学习样本进行训练,建立相应判别函数对待判样本进行预测,得出预测结果与实际情况相吻合.研究结果表明:经过训练后的判别函数模型回判的误判率为0,判别模型函数效果显著.逐步判别分析模型对急倾斜煤层顶煤可放性分类的判别性能较好,预测结果准确,且操作过程简单,便于实际推广.     

露天采矿爆破振动对民房危害预测的DDA模型及应用

针对爆破地震效应评价中诸多因素不确定性问题,应用距离判别分析理论,选用爆破振动幅值、主频率、主频率持续时间、灰缝强度、砖墙面积率、房屋高度、屋盖形式、圈梁构造柱、施工质量、场地条件共10个影响因素作为判别因子,建立露天采矿爆破振动对民房危害预测的距离判别分析模型(DDA);以36组爆破振动实测数据作为学习样本进行训练,建立相应线性判别函数并利用回代估计方法进行回检,用12组现场数据作为预测样本进行测试.研究结果表明:回检误判率为2.78%;距离判别分析模型预测结果与实际结果较吻合,预测精度高,为露天采矿爆破振动对民房危害程度的预测提供了一种新思路.     

岩体爆破震动损伤评估的多元判别分析模型

提出基于多元判别分析理论的岩体爆破震动损伤安全判据方法。考虑爆破震动信号的幅值强度特性、频谱特性、持时特性和时-能密度曲线特性,并选用震动峰值速度、震动主频、震动持时和时-能密度曲线下的面积作为判别因子,建立多元判别分析模型对岩体的爆破震动损伤情况进行预测。以工程岩体实测数据作为学习样本进行训练,建立相应判别模型对待判样本进行判别,利用回代估计法对模型的合理性进行检验。研究结果表明:建立的判别模型回判估计的误判率为0,预测结果与实际结果相符;判别分析模型综合考虑了影响爆破损伤的多种因素,与其他单指标判据相比,评估结果与实际结果更加相符。     

BP神经网络的通风系统可靠性评价

为了找到一种更加准确、快速评价矿井通风系统可靠性的方法.通过定量分析影响矿井通风系统的各因素,建立完整有效的评价指标体系.利用BP神经网络映射评价指标体系和可靠性等级之间的非线性关系,建立评价模型,由Matlab编程确定评价模型各参数,提高了预测速度和精度.用Visual Basic建立了图形用户界面,简化操作流程.结果表明:该评价指标体系结构完整,能够充分描述通风系统的安全状况.所建立的BP神经网络可以正确映射通风系统可靠等级,且仅通过图形用户界面即可完成矿井通风系统安全可靠性的预测工作.     

基于判别分析模型的企业信贷风险评估研究

本文首先运用主成分分析法对多个企业还贷影响指标投影降维,然后对所得主成分对现行商业银行面临的主要企业信用风险进行判别分析,建立了一个Fisher违约判别分析模型,对样本企业进行判别,对银行分析企业信用有一定的指导意义。     

基于主成分判别分析的全国主要城市空气质量评价

空气质量在国际上已是重点控制对象,利用主成分方法对影响各个城市的空气质量的指标进行分析,得出影响空气质量的主要因素.然后选取主成分进行费希尔(Fisher)判别分析,建立主成分的费希尔判别分析模型,对城市的空气质量进行判别,再利用判别式分别对重庆、成都、昆明、宝鸡4个城市的空气质量类别进行预测.     

小波-Fisher的地下建筑通风设备故障诊断

将小波包分析与Fisher判别分析法相结合应用于地下建筑通风设备故障诊断问题中,运用小波包频道能量分解技术提取了不同频带反映地下建筑通风机不同工作状态的特征向量,以此作为Fisher判别分析的故障样本.通过分析计算建立了建筑通风机故障诊断的Fisher判别函数,并利用回代估计方法进行检验.结果表明:该模型准确有效,判别能力较稳定,不需要优化网络结构,为地下建筑通风机故障诊断提供一种新的预测方法.     

矿井通风系统安全性分析的概率风险评估方法

基于安全评价的内涵,文章建立矿井通风系统安全评价的指标体系,引入概率风险评估(Probabilistic Risk Assess-ment,PRA)方法评估矿井通风系统的安全性.通过分析矿井通风系统安全评价存在的指标性能不易量化、权重大小不易给出等问题,运用三角模糊层次分析法,论证了整个评价过程.     

Fisher方法在矿井突水水源判别中的应用

快速且准确地判定突水水源是有效预防矿井突水事故的关键工作之一。本文以淮北矿区海孜煤矿为例,选取6大常规离子作为突水水源识别的样本变量,运用Fisher判别分析法建立突水水源判别模型。并与Q型聚类分析法判别的结果进行比较。研究结果表明:Fisher判别模型能够有效地判别突水水源,比Q型聚类分析有更高的准确性,实现对突水水源快速有效的判别。     

粗糙集神经网络理论在矿井通风系统评价中的应用

针对矿井通风系统神经网络评价法中建立样本的不稳定性问题,开展了基于粗糙集和BP神经网络理论的通风系统综合评价研究。以某矿井通风系统为研究对象,应用粗糙集数据分析系统对矿井通风系统评价指标的原始数据样本的分类质量进行了检验;在此基础上,基于人工神经网络理论,建立了矿井通风系统的粗糙集神经网络评价模型,从而形成了一种新的基于粗糙集神经网络理论的矿井通风系统评价方法。研究结果表明,经过模型的数据检验和应用性验证,其理论评价结果与实际情况相符,且网络总误差小于0.004;这说明基于粗糙集神经网络的综合评价方法在矿井通风系统评价中有很好的实际应用效果。     

煤炭自燃预测的非参数逐步判别方法及应用

运用在煤矿生成实践中积累的众多相关数据和资料,通过全面分析影响煤层自燃因素,基于非参数逐步判别分析理论,建立煤炭自燃预测的判别分析模型。选取影响煤炭自燃的主要因素如煤的自燃倾向性、煤层厚度、煤层倾角、煤的坚固性系数、工作面供风量、回采工作面推进度、采场回采丢煤率,作为判别因子,建立煤炭自燃预测的非参数逐步判别分析模型,利用某煤田的多个参数作为学习样本进行训练。经过训练后的模型回判的误判率为0。说明该模型在研究煤炭自燃预测中具有良好的实用性和有效性。     

深部硬岩岩爆预测的FDA模型及其应用

将Fisher判别分析(FDA)理论应用到深部硬岩岩爆预测中,以最大切向应力σθ、单轴抗压强度σc、单轴抗拉强度σt和弹性能量指数Wet作为影响岩爆的因素,建立以σθ/σc,σc/σt及Wet为判别因子的岩爆预测的FDA模型.以国内外15个深部岩体实例为训练样本进行训练,利用训练好的模型对冬瓜山硬岩矿山和某煤矿三水平西大巷深部开拓巷道岩爆进行预测.研究结果表明:利用FDA模型进行深部硬岩岩爆预测,结果与工程实际岩爆结果相符合,说明该方法在深部硬岩岩爆预测中具有良好的工程实用性.     

基于Fisher判别分析法的无粘性土渗透破坏类型判别

运用Fisher判别分析理论,选取6个特征粒径和孔隙率共7个指标参数,针对无粘性土管涌和流土的判别问题,建立了Fisher线性判别函数模型.利用回代估计法对模型进行检验,误判率为0.将所建立的模型用于其它9个案例的预测,结果与实际情况吻合良好.模型检验及实例计算结果表明,本文方法科学合理且可操作性强,能够为无粘性土渗透破坏类型的判别提供一条新的途径.     

基于Fisher判别法和质心距理论的突水水源识别

快速准确的判别矿井突水水源对煤矿安全开采而言是至关重要的。通过对张集矿水文地质资料的研究,并在此基础上根据不同含水层中水化学离子成分不同的特性,选用Ca~(2+)、Mg~(2+)、K~++Na~+、HCO~-_3、SO_4~(2-)、Cl~-六大常规离子,且增加pH和总溶解固体(total dissolved solids,TDS)共8个因素作为判别因子,基于Fisher判别法和质心距分析理论,利用SPSS软件,建立对张集矿突水水源判别的函数模型,并对随机抽取的8个水样进行判别分析。结果表明:因子分析对模型训练样本的建立具有一定的有效性;增加判别因子后,样本误判率降低,准确率从90.625%提高到96.875%;由于构造条件等因素的影响,待判水样存在一定的误差。因建立函数模型方法简单,且准确率较高,对突水水源类型的判别具有可行性。     

基于属性数学理论的矿井通风系统评价

为更加合理地评价矿井通风系统,基于属性区间识别理论构建矿井通风系统技术可行性、经济合理性与安全可靠性预测与分级的属性识别模型.首先确定矿井通风系统评价指标与分级标准,给出矿井通风系统的属性空间矩阵;通过构造属性测度函数以计算单指标属性测度,采用层次分析法(AHP)计算各判别指标的权重,将单指标属性测度转化成综合属性测度;利用置信度识别准则对矿井通风系统进行属性识别.实例分析结果表明:属性数学理论能够很好地解决具有多个模糊属性问题的综合评价.