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辽宁省高等学校优秀人才支持计划(LJQ2011028)

作品数：8 被引量：110H指数：6
相关作者：贾进章毕建武张瑾刘丹安欣更多>>
相关机构：辽宁工程技术大学教育部更多>>
发文基金：辽宁省高等学校优秀人才支持计划国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
相关领域：矿业工程环境科学与工程自动化与计算机技术建筑科学更多>>

文献类型

  • 8篇中文期刊文章

领域

  • 4篇矿业工程
  • 3篇环境科学与工...
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇建筑科学

主题

  • 5篇瓦斯
  • 5篇安全工程
  • 3篇涌出
  • 3篇涌出量
  • 3篇涌出量预测
  • 3篇瓦斯涌出
  • 3篇瓦斯涌出量
  • 3篇瓦斯涌出量预...
  • 3篇FISHER...
  • 3篇FISHER...
  • 2篇主成分
  • 2篇主成分分析
  • 2篇矿井
  • 2篇回采
  • 2篇回采工作
  • 2篇回采工作面
  • 2篇工作面
  • 2篇SPSS
  • 2篇MRA
  • 1篇涌水

机构

  • 8篇辽宁工程技术...
  • 2篇教育部

作者

  • 6篇贾进章
  • 5篇毕建武
  • 2篇张瑾
  • 1篇武宇
  • 1篇刘晓南
  • 1篇葛少成
  • 1篇卢国斌
  • 1篇刘丹
  • 1篇安欣

传媒

  • 3篇辽宁工程技术...
  • 3篇安全与环境学...
  • 1篇世界科技研究...
  • 1篇自然灾害学报

年份

  • 1篇2015
  • 4篇2014
  • 3篇2013
共 8 条 记 录，以下是 1-8
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排序方式：
矿井涌水量时间序列ARIMA预测模型被引量：18
2015年
为对矿井涌水量进行准确预测,以矿井涌水量历史时序数据为基础,提出一种综合自回归移动平均模型.建模时首先需要对涌水量时间序列进行平稳化处理,根据拖尾、截尾情况及BIC数值初步确定一个模型,进行参数估计、假设检验,并作出必要调整,反复循环,直至获得较为满意的ARIMA模型.以东欢坨矿1991年1月到2014年4月月度涌水量进行实验分析,最终建立了ARIMA(1,1,1)预测模型,利用该模型进行预测,最大误差为2.1829%,最小误差仅为0.2885%,模型精度较高,能够很好地满足实际工程需要.研究结果表明:ARIMA模型对矿井涌水量短期预测是可行的.
安欣贾进章
关键词：矿井涌水量ARIMA模型时间序列安全工程煤矿
膨胀土胀缩等级分类的Fisher分析判别被引量：4
2013年
膨胀土的识别和分类,是一个在膨胀土处理过程中最重要的问题.以黏粒含量、粉粒含量、液限、塑限和塑性指数这5项指标作为模型判别因子建立膨胀土胀缩等级分类的Fisher判别分析模型.并且以膨胀土实测数据作为学习样本进行训练,建立Fisher判别函数对待测样本进行分类.研究结果表明:Fisher判别分析模型对膨胀土的胀缩等分类的判别性能较好,预测结果较客观,操作过程简单,为膨胀土胀缩等级的分类提供了一种新的方法,便于实际推广.
卢国斌张瑾
关键词：膨胀土胀缩等级FISHER判别分析
基于SPSS多元回归分析的回采工作面瓦斯涌出量预测被引量：51
2013年
采用多元回归分析原理及模型,结合回采工作面瓦斯涌出量的实测数据,利用SPSS(Statistical Product and Service Solutions)软件对回采工作面瓦斯涌出量的影响因素进行多元回归分析,建立了回归方程来预测回采工作面瓦斯涌出量。结果表明,利用SPSS软件直接对影响回采工作面瓦斯涌出量的因素进行回归分析,避免了复杂的推导与计算,预测精度较高。
毕建武贾进章刘丹
关键词：安全工程回采工作面瓦斯涌出量SPSS
基于PCMRA神经网络补偿算法的瓦斯涌出量预测被引量：11
2014年
为了克服自变量之间的多重共线问题,提高多元回归模型预测的精确性,将主成分分析(PCA)与多元回归分析(MRA)相结合,提出了主成分多元回归分析(PCMRA)模型。利用RBF神经网络对主成分回归分析残差进行拟合预测,最后利用残差预测值对主成分回归分析预测值进行补偿。结果表明:利用RBF神经网络对主成分回归模型进行补偿,将线性拟合算法和非线性拟合算法结合起来用于瓦斯涌出量预测是一种较为优越的算法。
毕建武贾进章
关键词：瓦斯涌出量主成分分析RBF神经网络残差
FA-FDA判别分析的矿井通风系统安全评价被引量：10
2014年
为及时发现矿井通风系统中存在的问题,排除安全隐患,构建一种合理、有效的矿井通风系统安全可靠性评判模型.应用统计学理论,结合矿井通风系统经济性、安全性的要求,利用SPSS软件对学习样本进行因子分析(FA),有效的选取主因子,对主因子进行Fisher判别分析(FDA),建立因子Fisher判别分析模型(FA-FDA).用建立的因子Fisher判别分析函数对待测样本进行分类,并对实际生产的矿井通风系统安全性进行判别.研究结果表明:预测结果与实际结果相吻合,因子Fisher判别分析模型在研究矿井通风系统安全可靠性方面性能较好,预测精度高,操作过程简单,便于实际推广.
刘晓南葛少成武宇
关键词：矿井通风系统FISHER判别分析
基于SPSS的PCA-MRA回采工作面瓦斯涌出量预测被引量：14
2014年
为克服自变量之间的多重共线问题,增强多元回归模型预测的精确性,将主成分分析(PCA)与多元回归分析(MRA)相结合提出了PCA-MRA模型,并将该模型用于实际瓦斯涌出量预测。结果表明,采用SPSS软件直接对影响回采工作面瓦斯涌出量的因素进行主成分回归分析,避免了复杂的推导计算以及繁琐编程,预测精度较高。
毕建武贾进章
关键词：安全工程瓦斯涌出量SPSS
煤与瓦斯突出预测的Fisher判别分析法及应用被引量：8
2014年
在综合分析煤与瓦斯突出多种影响因素的基础上,将Fisher判别分析应用到煤与瓦斯突出预测中,结合我国典型煤与瓦斯突出煤矿17个突出实例,建立了煤与瓦斯突出预测的Fisher判别分析模型,模型回代预测的误差率为0。应用该模型对云南恩洪煤矿8个突出实例进行预测,并与单项指标法、综合指标法、BP网络进行比较。结果表明,Fisher判别分析模型具有较高的可靠性和精确性,能对煤与瓦斯突出进行有效预测。
毕建武贾进章赵博琦张瑾
关键词：安全工程煤与瓦斯突出FISHER判别分析
基于主成分回归分析的瓦斯含量预测被引量：4
2013年
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。
杨拉蒂毕建武贾进章
关键词：安全工程主成分分析煤层瓦斯含量
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