基于Fisher判别法模型的矿山安全标准化等级评价

来源：黄金科学技术杂志2018年第2期北京时间：

作者：杨超, 史秀志

单位：中南大学资源与安全工程学院，湖南 长沙 410083

摘要：为简化矿山安全标准化等级评价的内容和过程，真实反映矿山安全标准化的水平，从安全管理、安全培训、安全意识、安全行为、员工参与和安全绩效6个方面，结合矿山的实际情况，选取了18个因素作为等级评价的指标，建立基于Fisher判别分析（FDA）的矿山安全标准化等级评价模型。根据矿山的安全管理水平及运行过程中存在的问题和缺陷，将安全标准化等级分为4个等级。选取16组数据作为训练样本，采用判别函数进行回检，回判估计误判率为0，并对其余4组数据作为检验样本进行判别，判别率为100%。最后，利用该模型对5家金属矿山安全标准化的指标数据进行预测，预测结果与实际情况一致。研究结果表明：该模型在评价矿山安全标准化等级中可靠性高且判别准确。该评价模型为矿山安全标准化的建设提供了方向和途径，有利于矿山安全管理水平的提高。

关键词：安全管理,安全标准化,等级评价体系,等级评价模型,Fisher判别分析,判别函数,训练样本,可靠性

基金资助：中南大学创新驱动计划“智能化清洁化现代矿业工程理论与技术”（编号：2015CX005）资助