偏最小二乘回归分析在瓦斯灾害主控因素识别中的应用

"瓦斯灾害主控因素分析方法研究 (2012年)" 本文主要探讨了在瓦斯灾害预测与控制中的关键问题——如何从众多影响因素中识别出主控因素。作者张俭让、申庆涛和常心坦通过采用偏最小二乘回归分析方法（PLSR），提供了一种有效解决这一问题的途径。PLSR是一种结合了多元回归、主成分分析和典型相关分析的非线性统计工具，特别适用于处理样本数据偏少和自变量多重线性问题的情况。 在煤矿安全生产中，瓦斯灾害，如瓦斯爆炸和煤与瓦斯突出，由于开采深度增加和综采技术的应用而变得更加严重。预测和控制这些灾害已成为业界亟待解决的挑战。现有的预测方法，如灰色关联度分析、人工神经网络、时序分析、模糊聚类分析和混沌理论分析，各有其局限性。例如，灰色关联度分析在处理非线性问题时可能不准确，人工神经网络易陷入局部最优，时序分析则面临模糊性和不确定性，而混沌理论分析的方法仍需进一步完善。 文章指出，PLSR的优势在于其能够对原始数据进行综合分析，通过提取主成分变量来处理变量间的多重相关性，从而避免了传统方法的困扰。通过实例分析，研究者证明了PLSR在瓦斯灾害主控因素分析中的高可靠性和良好预测效果。 回归分析方法的一般步骤包括数据收集、数据预处理、模型构建、模型验证和结果解释。在应用PLSR进行瓦斯灾害主控因素分析时，首先需要收集相关的地质、开采、通风等多方面数据，然后利用PLSR进行数据降维，找出影响瓦斯灾害的主导因素，接着建立预测模型，通过比较实际数据与预测结果来验证模型的有效性，最后对结果进行解释，为瓦斯灾害的预防和控制提供科学依据。 总结来说，这篇论文提出了PLSR作为一种新的瓦斯灾害主控因素分析方法，展示了其在处理复杂问题和有限数据集上的优越性，为矿井瓦斯灾害的预测和控制提供了新的思路和技术支持，对于提升煤矿安全生产水平具有重要的实践意义。