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主成分分析主元回归模型在瓦斯涌出量预测中的应用

Principal component analysis and principal component regression model in the application of gas emission prediction
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摘要 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。 Accurate prediction of the mine working face gas emission plays an vital role in safety production, Gas gas emission by extracting principal component can solve the problem of linear correlation between various influencing factors, reduce the error between the model affected by various factors, to establish a prediction model has higher precision.
作者 王猛
出处 《山东煤炭科技》 2015年第12期100-101,105,共3页 Shandong Coal Science and Technology
关键词 瓦斯涌出量 主成分分析 预测模型 partial least-squares cross validity analysis prediction model
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