基于Fisher判别法的金属矿山投资风险评价

• 作者: 史秀志 周健 胡修壹 许洁 邱贤阳
• 来源期刊: 有色金属工程
• 学科: 工学
• 关键词: 金属矿山 矿山投资 风险评价 预测 Fisher判别分析
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 地质采矿与安全工程
• 页码范围: 83-87
• 页数: 5页
• 分类号: TD862
• 字数: 3280字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-1744.2017.04.018

摘要

传统的金属矿山投资风险评价方法具有程序复杂、推理速度慢、精度较低等问题.根据金属矿山投资实际情况,综合考虑投资的地质、生产、市场、社会和管理风险,应用Fisher判别理论,选取13项投资风险评价指标作为判别因子,建立金属矿山投资风险评价的Fisher判别分析(FDA)模型.将定量化处理后的18组金属矿山投资风险实际数据作为训练样本并进行回判估计检验,误判率为0.将4组未参加训练的数据作为预测样本输入模型测试,预测结果与矿山实际投资风险情况相符.结果表明,该模型回代估计的误判率低,预测精度高,可为金属矿山投资风险评价提供一条新的途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周健	中南大学资源与安全工程学院	56	595	15.0	22.0
2	史秀志	中南大学资源与安全工程学院	163	1691	22.0	32.0
3	邱贤阳	中南大学资源与安全工程学院	27	201	9.0	13.0
4	许洁	中南大学资源与安全工程学院	4	15	2.0	3.0
5	胡修壹	中南大学资源与安全工程学院	2	5	1.0	2.0