基于无量纲数的PCA-MRA在煤矿瓦斯涌出量预测中的应用

基于无量纲数的PCA-MRA在煤矿瓦斯涌出量预测中的应用

论文摘要

为解决煤矿瓦斯涌出量预测过程中存在的指标繁杂致使预测精度低的问题,首先运用R语言中的主成分分析法(PCA)对煤矿瓦斯涌出量的影响因素进行降维分析;然后引入量纲分析理论,采用无量纲化处理方法消除量纲对数据的影响;最后利用多元回归分析法(MRA)结合多种多元回归模型,最终选用多元线性回归预测模型对煤矿瓦斯涌出量进行预测,并选取部分数据对所建立的煤矿瓦斯涌出量预测模型进行验证。结果表明:主成分分析法能有效减少预测变量的个数,经主成分旋转后构建的多元回归预测模型的预测精度较高,其相对误差平均值为1.99%;主成分分析与多元线性回归分析相结合的方法适用于煤矿瓦斯涌出量的预测,且满足工程需要,可为井下瓦斯涌出量预测技术的选择提供参考。

论文目录

  • 1 主成分分析法及其在R语言中的模型构建
  •   1. 1 主成分分析法的基本原理
  •   1.2 R语言主成分分析法的基本步骤
  •   1.3 主成分分析法在R语言中的模型构建
  • 2 煤矿瓦斯涌出量的多元回归预测
  • 3 结 论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 金洪伟,周捷

    关键词: 煤矿,瓦斯涌出量预测,主成分分析,多元回归分析,无量纲化

    来源: 安全与环境工程 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑

    专业: 矿业工程,安全科学与灾害防治

    单位: 西安科技大学安全科学与工程学院

    基金: 国家自然科学基金项目(51404190)

    分类号: TD712.5

    DOI: 10.13578/j.cnki.issn.1671-1556.2019.03.029

    页码: 187-192

    总页数: 6

    文件大小: 154K

    下载量: 157

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