偏最小二乘回归预测回采工作面瓦斯涌出量模型

"该文研究了基于偏最小二乘回归(PLS)的回采工作面瓦斯涌出量预测模型，旨在解决回归建模时自变量间的多重共线性问题。通过选取地质和采矿两个方面的12个参数指标作为回归因子，利用15个瓦斯涌出实例构建模型，并对比了模型的预测精度与主成分分析、BP神经网络以及最小二乘-支持向量机模型。结果表明，PLS回归模型在训练样本上的拟合度高，误差小，预测精度优于其他方法，是预测工作面瓦斯涌出量的有效工具。" 在煤炭开采过程中，回采工作面的瓦斯涌出量是一个重要的安全指标，因为它直接影响到矿井的通风安全和生产效率。传统的预测方法可能遇到自变量之间高度相关导致的多重共线性问题，这会影响模型的稳定性和预测准确性。偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression, PLS）是一种统计学方法，它通过将原始自变量转换成一组新的综合变量（称为荷载），以减少自变量之间的相关性，从而有效地处理多重共线性问题。 本文作者选取了地质条件和采矿操作两个领域的12个参数，如煤层透气性、瓦斯含量、开采深度、工作面长度等，作为预测瓦斯涌出量的输入变量。利用15个实际的瓦斯涌出数据作为训练样本，构建了PLS回归模型。模型在训练数据上的表现优秀，最大误差为6.09%，平均误差仅为2.06%，显示出模型具有较高的拟合度。 为了验证模型的预测性能，作者将其应用于其他案例，发现其预测精度优于主成分分析（PCA）和人工神经网络（BPNN），且与最小二乘-支持向量机（LS-SVM）模型的预测效果相当。这些比较进一步证明了PLS回归模型在处理回采工作面瓦斯涌出量预测问题上的优势和实用性。 基于偏最小二乘回归的预测模型为解决回采工作面瓦斯涌出量预测提供了一个有效途径，有助于提高矿井的安全管理，减少瓦斯事故风险，并优化生产计划。这种方法不仅在理论上有其独特价值，而且在实际应用中也显示出了良好的性能，值得在煤炭行业内推广和应用。