基于Fisher判別理論建立了煤巷圍巖分類的Fisher判別分析(FDA)模型。選取巷道埋深、巷道跨度、采動影響系數,圍巖強度、松動圈厚度和節理發育情況6個指標因子作為FDA模型的預測指標體系,以實測數據作為訓練樣本,獲得了相應的判別函數。通過分析計算,去掉了重要性較弱的松動圈厚度1個指標,得到了4個判別函數。為了驗證模型的有效性,首先利用15組實測數據作為學習樣本對模型進行訓練,采用回代估計法檢驗模型的有效性,回判的誤判率為0,然后將建立的模型應用于同一地區的實際工程數據判別中,判別效果較好。結果表明,FDA模型簡單、準確,是快速判別煤巷圍巖分類的一種有效方法。