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基于分位数回归的煤炭发热量预测
文献摘要：
目前应用较多的煤炭发热量预测模型以传统的线性回归模型为主,但存在难以表达较复杂的自变量和因变量关系、需要数据服从特定的分布假设、对异常值敏感等问题.针对上述问题,提出了基于分位数回归的煤炭发热量预测方法.选取全水分、灰分、挥发分等容易测量的煤炭工业分析指标,分别应用线性分位数回归和分位数回归森林2种分位数回归方法对煤炭发热量进行预测,并与传统的线性回归方法进行对比.结果表明:线性回归给出的煤炭发热量预测值仅是1个条件均值,而通过分位数回归能够给出煤炭发热量预测值的范围;分位数回归森林的预测效果优于线性回归和线性分位数回归方法;全水分对于煤炭发热量预测的重要程度远大于灰分和挥发分;全水分对低发热量煤炭的发热量预测影响大,对高发热量煤炭的发热量预测影响小;挥发分和灰分对低发热量煤炭的发热量预测影响小,对高发热量煤炭的发热量预测影响大.
文献关键词：
煤炭发热量;发热量预测;线性分位数回归;分位数回归森林;线性回归
中图分类号：
作者姓名：
赵先枝;陈军林
作者机构：
内蒙古煤炭地质勘查(集团)一五三有限公司,内蒙古呼和浩特 010010;中国地质大学(北京)地球科学与资源学院,北京 100083
文献出处：
引用格式：
[1]赵先枝;陈军林-.基于分位数回归的煤炭发热量预测)[J].工矿自动化,2022(07):130-134
A类：
发热量预测
B类：
煤炭发热量,线性回归模型,因变量,要数,服从,异常值,全水分,灰分,挥发分,煤炭工业,工业分析,分析指标,应用线,线性分位数回归,分位数回归森林,归给,条件均值,重要程度,远大于,低发热
AB值：
0.142739
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