多元回归模型在回采工作面瓦斯涌出量预测中的应用,冯占科,程曙初,生产现场表明:矿井瓦斯涌出量的变化是受多种因素影响的。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。�
EXCEL在多元线性回归分析中的应用.caj
在对最小一乘法和最小二乘法理论分析的基础上,针对最小二乘法在煤层瓦斯含量预测中稳定性较差的问题,提出应用最小一乘法对瓦斯含量进行预测。根据收集的某矿煤层瓦斯含量实测数据,利用LINGO11和MATLA
含气量是煤层气选区评价、储量计算和影响井产能的重要参数。基于沁水盆地郑庄区块10口煤层气井含气量的测试结果,应用多元统计分析方法结合主要影响因素,探讨各因素对含气量的影响关系,建立了含气量的多元回归预
一元线性回归与线性神经网络模型关联性分析,杨达,王会进,一元线性回归和线性神经网络模型在实际应用中都能进行预测,两者都是线性模型。为了探讨两者之间的关联,从两模型的具体学习出发
为了消除煤与瓦斯突出危险,在山煤集团宏远煤矿采用本煤层瓦斯抽采、掘进工作面瓦斯抽采、邻近层瓦斯抽采、采空区瓦斯抽采等方法综合治理瓦斯,并进行了消突效果考察。由此得出,因地制宜的瓦斯抽采技术在瓦斯治理中
矿井瓦斯涌出量受众多因素的影响。经研究表明,煤层埋藏深度、煤层厚度、煤层瓦斯含量、煤层间距、日进度及日产量是影响瓦斯涌出的主要因素。利用多元线性回归和BP神经网络理论,分别对矿井瓦斯涌出量进行了预测,
煤岩体瓦斯含量的确定是预测工作面、矿井瓦斯涌出量的基础工作。一般而言,瓦斯以吸附态和游离态存在于煤岩体中。实验证明,石灰岩体的瓦斯吸附量很小。主要分析了瓦斯在石灰岩体中的赋存状态,研究并确定了石灰岩体
针对瓦斯涌出局部性、随机性、模糊性等特点,提出一种新的量子粒子群优化、支持向量核构造量子粒子群算法和向量回归模型,并且运用一种新型的智能量子粒子群优化算法优选模型参数。实验结果表明,所提出的量子粒子群
摘要:线性系统的结构辨识主要依据模型残差来人工判断。这不仅引入了判断误差,同时也使该 方法难于投入实际应用。针对这一问题,该文提出一种修正的逐步回归法,用于对有色噪声环境下 的线性系统建模。该方法将各