Fisher判别分析在冲击地压预测中的应用

"冲击地压Fisher判别分析预测 (2014年)" 是一篇由张晓明、卢钢和毕建武发表在《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》上的科研论文，该论文关注的是如何准确预测煤矿中的冲击地压危险性。作者们在综合考虑了多种影响冲击地压的因素后，利用Fisher判别分析方法建立了一个预测模型，并基于张集矿的历史数据进行了验证，模型的预测准确率达到100%，误判率为0。 正文: 冲击地压是煤矿安全生产中的一个重大问题，它可能导致严重的人员伤亡和设施损坏。为了解决这一问题，本文提出了一种基于Fisher判别分析的预测方法。Fisher判别分析是一种统计学工具，常用于分类问题，尤其在处理多变量数据时，它能够找出最佳的分类边界，以最大化类间距离并最小化类内距离，从而提高预测的准确性。 在该研究中，作者首先对影响冲击地压的因素进行了深入分析，这些因素可能包括地质构造、开采深度、巷道布置、采煤方法等。然后，他们收集了张集矿24组历史冲击地压事件的数据，用这些数据训练和测试Fisher判别分析模型。模型在回代预测中的表现非常出色，没有出现误判的情况，显示出模型的强健性和高精度。 为了进一步验证模型的有效性，研究者将Fisher判别分析模型与两种常见的预测方法——支持向量机（SVM）和BP神经网络进行了对比。这三种方法都在张集煤矿的冲击地压分级预测问题上进行了应用。通过对比，Fisher判别分析模型在判别效率和预测准确率上表现出色，证明了其在冲击地压预测方面的优越性。 论文的关键词包括“冲击地压”、“预测预报”、“煤矿”和“Fisher判别分析”，表明了研究的主要关注点。文章被分类于TD324（矿业工程），文献标志码为A，意味着这是一篇具有较高学术价值的研究成果。 这篇论文提供了一种新的、高效的冲击地压预测方法，对于煤矿安全生产管理和防灾减灾工作具有重要的理论指导和实践意义。通过Fisher判别分析，不仅可以提前识别冲击地压的潜在风险区域，还能为制定有效的防范措施提供科学依据，从而降低煤矿事故的风险。