基于主成分分析法的煤矿瓦斯涌出量预测

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,运用R语言主成分分析法对瓦斯涌出量影响因素进行降维分析,结合多种多元回归模型,最终选用多元线性回归进行瓦斯涌出量预测。结果表明:主成分分析法能有效减少预测变量个数,经主成分旋转后构建的多元回归预测模型精度较高,其平均误差绝对值为2.67%。主成分分析法与多元线性回归相结合的方法适用于瓦斯涌出量预测。     

基于主成分回归分析法的回采工作面瓦斯涌出量预测

以预测回采工作面瓦斯涌出量为目的,通过主成分分析方法得到了影响回采工作面瓦斯涌出量的主成分,并采用主成分分量进行多步线性回归来预测回采工作面瓦斯涌出量。结果表明,采用的主成分回归分析方法减少了回归分析需要考虑的变量个数,结果具有较好的精确度。     

主成分分析主元回归模型在瓦斯涌出量预测中的应用

精确预测矿井工作面瓦斯涌出量对安全生产起着至关重要的作用。通过提取主成分可以解决瓦斯涌出量各影响因素之间的线性相关问题,降低模型受各因素影响之间的误差,以此建立预测模型具有较高的精度。     

采煤工作面瓦斯涌出量的建模预测

应用逐步回归分析原理，在优选工作面瓦斯涌出量影响因素的基础上，建立了适合桑树坪煤矿３＾＃煤层瓦斯涌出量预测的数学模型，为工作面绝对及相对瓦斯涌出量预测提供了可靠依据。该方法具有普遍的实用性。     

瓦斯涌出量灰色预测

基于灰色系统原理和现场调研，针对矿井瓦斯防治现状，实例分析瓦斯涌出量在一个周期的变化规律，对现场预测瓦斯爆炸有一定的参考价值和实际意义。     

基于GIS技术的瓦斯涌出量预测

根据影响瓦斯涌出量的因素如煤层特征、煤质特征等,应用GIS技术建立了新一矿13-1煤层瓦斯涌出量预测模型,研究了瓦斯地质特征、瓦斯含量的分布,得出了13-1煤层瓦斯相对涌出量预测图,为煤矿安全生产提供保障.     

基于PCA-SAPSO-BP神经网络的瓦斯涌出量预测研究

为提高煤矿井下瓦斯涌出量预测效率和准确性,针对瓦斯涌出量影响因素的多重相关性、复杂性问题,提出使用主成分分析法对影响因素进行降维处理,针对BP神经网络收敛速度慢且易陷入局部最优解的问题,引入退火粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值;利用Matlab软件编写并构建了PCA-SAPSO-BP神经网络耦合算法对瓦斯涌出量进行预测;选取开滦钱家营煤矿瓦斯涌出量及其影响因子数据作为样本,使用BP神经网络模型、PSO-BP模型和SAPSO-BP模型对样本进行预测。结果表明：PCA-SAPSO-BP神经网络模型的预测平均相对误差为1.06%,PCA-PSO-BP模型为2.20%,PCA-BP模型为3.00%,SAPSO-BP模型为1.61%,PSO-BP模型为2.81%,BP模型为3.98%;预测模型的归一化均方误差为0.002 5,希尔不等系数为0.005 5,平均绝对误差为0.07 m3/min,判定系数为0.997 5,证明PCA-SAPSO-BP神经网络模型提高了BP模型瓦斯涌出量的预测精度。     

基于瓦斯地质图法预测矿井瓦斯涌出量

介绍了基于瓦斯地质图法进行矿井瓦斯涌出量预测的方法和步骤,并结合案例进行了瓦斯涌出量预测模型建立和瓦斯地质图的绘制。研究表明瓦斯地质图法进行瓦斯涌出量预测具有方法简单、易于实现计算机编程的优势。该方法以充分研究煤层瓦斯赋存规律,确定关键地质体,划分瓦斯地质单元为前提建立预测模型,同时进行瓦斯涌出量等值线绘制,最能反映预测区域地质条件和采掘工艺条件、与生产实际结合最紧密,是一种科学、有效的矿井瓦斯涌出量预测方法。     

邻近层的瓦斯涌出量预测

讨论了回采工作面邻近层瓦斯涌出规律。提出了上、下邻近层受采动影响的瓦斯排放范围、排放率曲线及计算公式。在正常开采中,涌人工作面的邻近层瓦斯与其数量、厚度、含量、排放率及开采层高度有关。通过对现场预测检验,准确率可达90%。可作为回采工作面合理通风设计和邻近层瓦斯治理技术的依据。     

用回归分析法预测矿井未采区瓦斯涌出量

应用线性回归分析方法，对贺西煤矿未采区瓦斯相对涌出量进行了区间预测，为矿井通风和瓦斯治理提供了叮靠依据，有力地指导了生产，同时介绍了回归分析数学原理，并说明了预测时应注意的事项。     

基于回归分析法的瓦斯涌出量预测

统计分析了综采工作面日产量(日进度)与相对瓦斯涌出量之间的关系,并采用MATLAB曲线拟合工具,通过反复筛选,找出了符合实际规律的双曲线型和指数型回归预测模型以及预测的置信区间,可以更好地预测瓦斯涌出量。     

基于多元线性回归分析法预测矿井瓦斯涌出量

将偏回归平方和理论运用到影响某矿瓦斯涌出量预测指标的选取中,确定了影响该矿瓦斯涌出量的主要影响因素,根据这些主要影响因素建立了预测瓦斯涌出量的多元回归模型。在进行指标选取之前,对各数据按照极差标准化原理进行了无量纲化,避免了量纲差异带来的问题。最后,通过分析,得出结论:采用偏回归平方和参数对该矿瓦斯涌出量影响因素进行优选建立回归模型是可行的,同时有利于提高拟合精度,可以更好地对该矿瓦斯涌出量进行预报与控制。     

基于主成分回归的黄金趋势分析

回顾了黄金价格的历史变化,对影响黄金价格的因素做了定性分析,并利用主成分分析方法对这些因素进行了定量分析,验证了这些因素与黄金价格的趋势关系。     

基于主成分回归的黄金趋势分析

回顾了黄金价格的历史变化,对影响黄金价格的因素做了定性分析,并利用主成分分析方法对这些因素进行了定量分析,验证了这些因素与黄金价格的趋势关系。     

基于主成分分析法的煤层瓦斯压力影响因素分析

为确定阜康地区煤层瓦斯压力影响因素的影响程度,结合朗格缪尔方程,选用阜康矿区矿井现场实测瓦斯基础参数为对象,分析了影响瓦斯压力的7项因素。采用主成分分析法,对煤层瓦斯压力影响因素进行了主成分提取,选取了3个主成分代替原来的7项影响因素,并进行了定量分析,进而确定了各因素的影响程度。结果表明:在阜康矿区煤的灰分对煤层瓦斯压力的大小影响最大,占总影响程度的27.9%;瓦斯含量、水分、孔隙体积、视密度、吸附常数a值次之,分别为23.6%、20.8%、11%、10.6%、3.9%;吸附常数b最小,影响比例为2.2%。     

基于GA-ELM的瓦斯涌出量预测

为提高工作面瓦斯涌出量预测的效率和准确率,提出了一种将遗传算法(GA)与极限学习机(ELM)相结合的瓦斯涌出量预测的新方法。为了避免ELM受输入权值矩阵和隐含层偏差随机性的影响,算法采用GA对ELM的输入权值矩阵和隐含层偏差进行优化,建立GA-ELM瓦斯涌出量预测模型。利用某矿瓦斯涌出量相关数据对该模型进行了实例分析,将ELM、SVM和BP算法预测结果与该模型进行了对比分析。结果表明:GA-ELM模型具有较高的预测精度,可以相对准确、高效地对工作面的瓦斯涌出量进行预测。     

基于主因子分析的改进BP神经网络瓦斯涌出量预测

为提高回采工作面瓦斯涌出量预测效率和准确率,基于反向BP神经网络,采用主因子分析法对变量进行降维处理;结合遗传算法(GA)和附加动量法,采用遗传算法优化BP神经网络初始权值和阈值,建立基于主因子分析的GA—BP神经网络预测模型,并在权值反向更新过程中引入动量项。选取开滦矿业集团钱家营矿井瓦斯涌出量监测数据作为标签数据与输入数据,对不同网络模型进行了仿真与分析,结果表明：改进的GA—BP神经网络模型在603个时间步长里达到收敛,平均相对误差约为0.58%,预测精度和效率均优于其他神经网络模型,能更有效地实现瓦斯涌出量的准确预测。     

Excel回归分析及在矿井瓦斯涌出量预测中的应用

回归分析方法是处理变量之间相关关系的有利工具,在很多领域都有应用。文章介绍了多元线性回归分析的数学原理,以及用Microsoft Excel工作表进行多元回归分析的多种方法。在应用实例中应用义马煤田常村矿井的钻孔实测数据,进一步演示了Excel多元线性回归分析的过程。     

基于主成分分析法的煤与瓦斯突出危险性评价

煤与瓦斯突出危险性受多个因素的影响,且各因素之间彼此具有一定的相关性,导致在对煤与瓦斯突出危险性分析评介时在一定程度上有重叠。利用主成分分析法,将各影响因素组合为几个不相关的综合指标,建立煤与瓦斯突出危险性评价的数学模型,简化了煤与瓦斯突出危险性评价的数据分析,为客观、准确评价煤与瓦斯突出危险性提供了依据。