世界科技研究与发展
世界科技研究與髮展
세계과기연구여발전
WORLD SCI-TECH R & D
2013年
6期
694-696,732
,共4页
安全工程%主成分分析%多元回归分析%煤层瓦斯含量
安全工程%主成分分析%多元迴歸分析%煤層瓦斯含量
안전공정%주성분분석%다원회귀분석%매층와사함량
safety engineering%principal component analysis%multiple regression analysis%coal seam gas content
为了增加多元回归模型预测的精度，将主成分分析与多元回归分析相结合提出了PCA-MRA模型，并将该模型用于实际瓦斯含量预测。结果表明，PCA-MRA模型消除了输入变量之间的相关性，减少了输入变量值个数，提高了预测精度，便于实际推广和应用，为瓦斯含量预测提供一种新的途径。
為瞭增加多元迴歸模型預測的精度，將主成分分析與多元迴歸分析相結閤提齣瞭PCA-MRA模型，併將該模型用于實際瓦斯含量預測。結果錶明，PCA-MRA模型消除瞭輸入變量之間的相關性，減少瞭輸入變量值箇數，提高瞭預測精度，便于實際推廣和應用，為瓦斯含量預測提供一種新的途徑。
위료증가다원회귀모형예측적정도，장주성분분석여다원회귀분석상결합제출료PCA-MRA모형，병장해모형용우실제와사함량예측。결과표명，PCA-MRA모형소제료수입변량지간적상관성，감소료수입변량치개수，제고료예측정도，편우실제추엄화응용，위와사함량예측제공일충신적도경。
In order to predict coal seam gas content,a principal component analysis-multivariate regression analysis(PCA-MRA)mode is es-tablished,combined with the measured data.The results show that,coal seam gas content can be predicted effectively,avoiding complicating derivation and calculation.Compared with existing prediction methods,an intuitive and precise result is gotten,with computation time reduced significantly,exceedingly convenient for popularization and application.A novel approach for prediction of cal seam gas is provided.
