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基于SPSS的广西水库地下水化学特征及其形成原因分析
被引量：
6
1
作者
刘国子
杨凤根
许斌
《湖北农业科学》
2020年第5期49-53,共5页
利用多元统计分析软件(SPSS)对广西水库地下水化学特征及其形成原因进行了分析。通过相关分析、因子分析、聚类分析发现,地下水各个组分相关性较大,依存度较高。因子1、因子2、因子3中水化学类型分别为重碳酸-氯化物-钙型水、硫酸-镁钾...
利用多元统计分析软件(SPSS)对广西水库地下水化学特征及其形成原因进行了分析。通过相关分析、因子分析、聚类分析发现,地下水各个组分相关性较大,依存度较高。因子1、因子2、因子3中水化学类型分别为重碳酸-氯化物-钙型水、硫酸-镁钾型水、硫酸-钾钠型水,这与舒卡列夫分类法基本一致。研究区内岩溶作用(白云岩、石灰岩、岩盐溶解)、阳离子交换吸附及石膏的溶滤作用对地下水化学特征有一定的影响,地下水化学特征呈现明显的时空差异性,不同地点地下水中优势组分有所不同。
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关键词
地下水化学特征
多元统计分析软件
(SPSS)
相关性
分析
因子
分析
聚类
分析
广西
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职称材料
PCA-BP在回采工作面瓦斯涌出量预测中的应用
被引量：
14
2
作者
卢国斌
康晋恺
+2 位作者
白刚
刘军
解丽娜
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015年第12期1329-1334,共6页
为对回采工作面瓦斯涌出量进行准确预测,运用主成分回归分析以及BP神经网络原理和方法,结合现场实测数据,采用多元统计分析软件SPSS处理相关数据,研究影响回采工作面瓦斯涌出量各因素间的相关关系并提取主成分,以确定BP神经网络中的输...
为对回采工作面瓦斯涌出量进行准确预测,运用主成分回归分析以及BP神经网络原理和方法,结合现场实测数据,采用多元统计分析软件SPSS处理相关数据,研究影响回采工作面瓦斯涌出量各因素间的相关关系并提取主成分,以确定BP神经网络中的输入参数,建立BP神经网络进行预测.利用PCA-BP神经网络方法建立瓦斯涌出量预测模型.研究结果表明:采用PCA-BP神经网络方法的预测值与实际值最大相对误差为2.820%,最小相对误差为2.036%,平均相对误差为2.357%,较其他预测模型有更高精度.对降低事故发生率和矿井延深水平的回采工作面瓦斯涌出量预测具有较好的指导作用.
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关键词
主成分
分析
BP神经网络
回采工作面
瓦斯涌出量
多元统计分析软件
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职称材料
基于SPSS的采煤工作面瓦斯涌出量预测模型研究
被引量：
2
3
作者
皮子坤
贾宝山
李宗翔
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第15期228-232,共5页
为了对矿井采煤工作面瓦斯涌出量进行有效预测,结合影响工作面瓦斯涌出量的各个因素,针对各因素间存在严重的多重共线性引起算法计算误差放大的问题,采用逐步回归算法进行优化。运用SPSS软件,综合多元主成分回归分析算法得出采煤工作面...
为了对矿井采煤工作面瓦斯涌出量进行有效预测,结合影响工作面瓦斯涌出量的各个因素,针对各因素间存在严重的多重共线性引起算法计算误差放大的问题,采用逐步回归算法进行优化。运用SPSS软件,综合多元主成分回归分析算法得出采煤工作面瓦斯涌出的主要影响因素,并建立PCR-SPA预测模型。将该模型的预测性能与多元线性回归预测、灰色关联度分析预测、BP神经网络预测结果进行对比分析。结果表明:该模型选取了三个主成分变量,有效地减少了计算量,具有较高的预测精度,可以对矿井工作面瓦斯涌出量进行有效预测。
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关键词
采煤工作面
多元统计分析软件
(SPSS)
多重共线性
主成分
分析
瓦斯涌出量
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职称材料
题名
基于SPSS的广西水库地下水化学特征及其形成原因分析
被引量：
6
1
作者
刘国子
杨凤根
许斌
机构
河海大学地球科学与工程学院
出处
《湖北农业科学》
2020年第5期49-53,共5页
基金
水利部公益性行业科研专项(201301044)。
文摘
利用多元统计分析软件(SPSS)对广西水库地下水化学特征及其形成原因进行了分析。通过相关分析、因子分析、聚类分析发现,地下水各个组分相关性较大,依存度较高。因子1、因子2、因子3中水化学类型分别为重碳酸-氯化物-钙型水、硫酸-镁钾型水、硫酸-钾钠型水,这与舒卡列夫分类法基本一致。研究区内岩溶作用(白云岩、石灰岩、岩盐溶解)、阳离子交换吸附及石膏的溶滤作用对地下水化学特征有一定的影响,地下水化学特征呈现明显的时空差异性,不同地点地下水中优势组分有所不同。
关键词
地下水化学特征
多元统计分析软件
(SPSS)
相关性
分析
因子
分析
聚类
分析
广西
Keywords
groundwater chemical characteristics
SPSS
correlation analysis
factor analysis
cluster analysis
Guangxi
分类号
P641.3 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
PCA-BP在回采工作面瓦斯涌出量预测中的应用
被引量：
14
2
作者
卢国斌
康晋恺
白刚
刘军
解丽娜
机构
辽宁工程技术大学矿业学院
矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室
辽宁工程技术大学安全科学与工程学院
出处
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015年第12期1329-1334,共6页
文摘
为对回采工作面瓦斯涌出量进行准确预测,运用主成分回归分析以及BP神经网络原理和方法,结合现场实测数据,采用多元统计分析软件SPSS处理相关数据,研究影响回采工作面瓦斯涌出量各因素间的相关关系并提取主成分,以确定BP神经网络中的输入参数,建立BP神经网络进行预测.利用PCA-BP神经网络方法建立瓦斯涌出量预测模型.研究结果表明:采用PCA-BP神经网络方法的预测值与实际值最大相对误差为2.820%,最小相对误差为2.036%,平均相对误差为2.357%,较其他预测模型有更高精度.对降低事故发生率和矿井延深水平的回采工作面瓦斯涌出量预测具有较好的指导作用.
关键词
主成分
分析
BP神经网络
回采工作面
瓦斯涌出量
多元统计分析软件
Keywords
principal component analysis
BP neural network
working face
gas emission quantity
SPSS
分类号
TD75 [矿业工程—矿井通风与安全]
X936 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
基于SPSS的采煤工作面瓦斯涌出量预测模型研究
被引量：
2
3
作者
皮子坤
贾宝山
李宗翔
机构
辽宁工程技术大学安全科学与工程学院
矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第15期228-232,共5页
基金
国家自然科学基金(No.51074086)
文摘
为了对矿井采煤工作面瓦斯涌出量进行有效预测,结合影响工作面瓦斯涌出量的各个因素,针对各因素间存在严重的多重共线性引起算法计算误差放大的问题,采用逐步回归算法进行优化。运用SPSS软件,综合多元主成分回归分析算法得出采煤工作面瓦斯涌出的主要影响因素,并建立PCR-SPA预测模型。将该模型的预测性能与多元线性回归预测、灰色关联度分析预测、BP神经网络预测结果进行对比分析。结果表明:该模型选取了三个主成分变量,有效地减少了计算量,具有较高的预测精度,可以对矿井工作面瓦斯涌出量进行有效预测。
关键词
采煤工作面
多元统计分析软件
(SPSS)
多重共线性
主成分
分析
瓦斯涌出量
Keywords
coal working face
Statistical Package for Social Science(SPSS)
multicollinearity
principal component analysis
gas emission quantity
分类号
TD712.53 [矿业工程—矿井通风与安全]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SPSS的广西水库地下水化学特征及其形成原因分析
刘国子
杨凤根
许斌
《湖北农业科学》
2020
6
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职称材料
2
PCA-BP在回采工作面瓦斯涌出量预测中的应用
卢国斌
康晋恺
白刚
刘军
解丽娜
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015
14
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于SPSS的采煤工作面瓦斯涌出量预测模型研究
皮子坤
贾宝山
李宗翔
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016
2
在线阅读
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职称材料
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