基于Fisher判别分析和R语言的矿岩可爆性等级预测研究
关键词:矿岩可爆性等级;判别分析;模型优化;分层随机抽样
摘 要:矿岩可爆性分级预测对保障矿山连续安全生产具有重要意义。在综合考虑矿岩可爆性等级判别的各类影响因素基础上,引入判别分析模型,通过比较分析各类模型误判样本个数,建立了矿岩可爆性等级判别的最优模型。通过借助R语言实现随机分层抽样,保证了训练集与测试集样本数据的随机性和差异性。结果表明,岩体的可爆性难易程度与爆破漏斗的体积关系并不明显,但与大块率、平均合格率、波速以及波阻抗成正相关关系,与岩体爆破后的小块率成负相关。岩体可爆性等级预测模型可靠性强、预测准确率高,为矿山爆破作业提供了科学可靠的理论指导依据。
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