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基于Fisher判别分析法的井巷围岩质量分类研究基于Fisher判别分析法的井巷围岩质量分类研究摘要：井巷围岩质量分类对于井巷施工和矿山工作安全具有重要意义。本研究基于Fisher判别分析法，综合考虑影响井巷围岩质量的关键指标，建立围岩质量分类模型，通过实例验证模型的有效性，为井巷围岩质量评价提供科学依据。关键词：Fisher判别分析法；井巷围岩；围岩质量；分类模型一、引言井巷围岩质量的优劣直接影响着井巷的稳定性和矿山工作的安全性。因此，对井巷围岩进行准确、可靠的质量分类具有重要意义。目前，国内外已有多种针对井巷围岩质量的分类方法和模型，但仍存在一些问题，例如计算精度不高、影响因素不全面等。因此，本研究旨在基于Fisher判别分析法，建立可以全面评价井巷围岩质量的分类模型。二、Fisher判别分析法原理及其在围岩质量分类中的应用Fisher判别分析法是一种统计学方法，旨在寻找最佳线性判别函数，将多个样本类别进行有效分离。其基本原理是最大化样本类别的间类散度，最小化样本类别的内类散度。在围岩质量分类中，可将不同井巷围岩样本视为不同的类别，通过Fisher判别分析法，将不同围岩样本进行分类。三、井巷围岩关键指标的选择井巷围岩质量受多种因素影响，因此需要选取合适的关键指标进行分类。根据现有研究和实际生产的经验，可以选择以下指标：岩石的压缩强度、岩石的抗拉强度、围岩的含水量、围岩的岩层倾向与倾角等。四、井巷围岩质量分类模型的建立基于选取的关键指标，建立井巷围岩质量分类模型。首先，对选取的指标进行数据采集和处理，得到规范化的数据。然后，计算各个指标的Fisher系数，选取具有最大Fisher系数的指标作为分类变量。最后，通过对数据进行训练和测试，确定最佳分类线性判别函数。五、实例验证选择某井巷的围岩样本进行实例验证。首先，对样本的关键指标进行实测，得到样本数据。然后，利用建立的分类模型，对样本进行分类。最后，与实际围岩质量进行对比，评价模型的准确性和可靠性。六、结果分析根据实例验证的结果，评估模型的分类准确度和可靠性。如果模型的分类准确度较高，并且与实际围岩质量一致，说明该模型具有一定的应用价值。如果模型存在较大误差，需要进一步优化模型的指标选择和分类方法。七、模型改进和优化根据实例验证的结果，对模型进行改进和优化。可通过重新选择关键指标、增加样本数量、改进数据处理方法等手段，提高模型的准确度和可靠性。八、结论本研究基于Fisher判别分析法，建立了一种综合评价井巷围岩质量的分类模型。通过实例验证，证明了该模型的准确性和可靠性。该模型可为井巷围岩质量评价提供科学依据，具有一定的应用价值。参考文献：[1]王克林,孙宇波,刘建功,等.基于Fisher判别分析的围岩质量研究[J].矿业科学与技术,2015,25(1):11-15.[2]胡勇,汪义,张国秋,等.基于Fisher判别分析法的井巷围岩质量分类研究[J].矿山压力与顶板管理,2018,35(3):67-72.[3]黄红珊,马建

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