主成分logistic回归分析在底板突水预测中的应用

发布时间：2018-07-06 16:27

  本文选题：主成分分析法 + logistic回归分析　； 参考：《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》2015年08期

【摘要】：为对矿井底板突水进行预测,采用结合主成分分析法和logistic回归分析法的分析模型.利用主成分分析法对突水主控因素进行降维处理得到主成分,并计算出主成分在样本中的得分值;应用logistic回归分析法对确定好的主成分得分值进行logistic回归分析;把主成分转变回底板突水各主控因素,得到矿井各主控因素对于底板突水影响的回归模型.研究结果表明:可见模型的拟合优度很好,正确率达到90%以上;主成分logistic回归分析在底板突水预测中的应用是可行的.
[Abstract]:In order to predict the water inrush from mine floor, an analytical model combining principal component analysis and logistic regression analysis was adopted. Principal component analysis (PCA) was used to reduce the dimension of the main factors of water inrush, and the score value of the principal component in the sample was calculated, and the logistic regression analysis was carried out on the determined principal component score by logistic regression analysis. The main components are converted back to the main control factors of the floor water inrush, and the regression model of the influence of the main control factors on the water inrush of the bottom plate is obtained. The results show that the accuracy of the model is over 90%, and the application of principal component logistic regression analysis to the prediction of water inrush from the bottom plate is feasible.
【作者单位】： 山东科技大学矿业与安全工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51274135,51034003,51428401) 山东科技大学研究生科技创新基金项目(YC140303)
【分类号】：TD745

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2103423