多元非线性回归提升元宝山露天煤矿涌水量预测精度

本文主要探讨了在元宝山露天煤矿的涌水量预测中，采用多元非线性回归分析法相对于传统水文地质比拟法的优势。露天煤矿的涌水量是影响矿产开采安全的重要因素，准确的预测可以有效提高生产效率并确保安全生产。 首先，研究者利用元宝山露天煤矿多年来的降雨量和煤炭产量实测数据，将这两个因素视为影响涌水量的关键因子。水文地质比拟法是一种常用的方法，它试图通过比较类似地质条件下的涌水量来估算实际的涌水量。然而，研究结果显示，水文地质比拟法的预测效果并不理想，其比拟值与实际涌水量的差距较大，相关系数仅为-0.719，呈现出负相关，说明该方法的预测精度较低。 相比之下，多元非线性回归分析法被引入到涌水量预测中。这种方法能够捕捉到降雨量和煤炭产量等多变量之间的复杂关系，构建出更为精确的预测模型。通过对实测数据进行分析，多元非线性回归分析法得出的涌水量预测值与实际测量值之间的相关系数达到了0.946，显著性水平检验的决定系数R²为0.894，这意味着该模型能够解释89.4%的涌水量变异，显示出显著的预测能力。 经过对比分析，多元非线性回归分析法在元宝山露天煤矿涌水量预测中的表现明显优于水文地质比拟法，因此被推荐为后续预测工作的主要依据。这对于提升矿山的安全生产管理具有重要意义，因为它可以提供更准确的数据支持，帮助管理人员做出科学的决策，避免因涌水量估计不准确导致的安全隐患。 本研究强调了多元非线性回归分析在露天煤矿涌水量预测中的优势，并为元宝山露天煤矿乃至其他类似矿产开采企业提供了改进预测技术的参考，以确保矿产开采过程的安全性和经济效益。未来，随着大数据和机器学习技术的发展，这类预测模型的精度有望进一步提升，为行业的可持续发展提供更强有力的支持。