基于多元回归分析对底板破坏深度预测.pdf

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1、·10·露天采矿技术2015年第4期DOI：10．13235~．cnki．1tcm．2015．04．004基于多元回归分析对底板破坏深度预测庞新龙，刘磊(江西应用技术职业学院，江西赣州341000)摘要：为了获得较为准确的底板破坏深度预测公式，基于多元回归分析法，结合大量实际资料对底板抗破坏能力、采厚、工作面斜长、采深、岩层倾角这5个与底板破坏深度有直接影响的因子进行线性回归分析，通过比较获得精确度较高的预测公式。通过对古汉山矿底板破坏深度预测实践，表明预测公式具有很强的实用性。关键词：多元回归；线性回归；底板破坏深度中图分类号：P641文献标志码：B文章编号：1671—9816

2、(2015)04—0010—04ForecastoffloordestroyingdepthonthebasisofmultipleregressionanalysisPANGXinlong，LIULei(瞰吼gXiCollegeofAppliedTechnology，Ganzhou341000，China)Abstract：Inordertoobtaintheaccurateforecastformulaoffloordestroyingdepth，onthebasisofmultipleregressionanalysismethods，combininglargeamoun

3、trealitydata，thearticlecarriesoutlinearregressionanalysisonflooranti-damageability，miningthickness，workingfaceinclinedlength，miningdepth，rockstratumanglewhichhavedirectlyeffectonfloordestroyingdepth．Throughcomparison，thearticlegetstheforecastformulawithhighaccuracy．Practiceshowsthatforecastfo

4、rmulahasstrongpracticability．Keywords：multipleregression；linearregression；floordestroyingdepth华北地区是我国重要的产煤区，其复杂的水文用矩阵形式表示为公式(2)：地质条件使得蕴藏在底板下的地下水会在采掘过程Y=+：+(2)中涌入矿井，发生突水事故，而底板破坏深度是评价yl1底板阻水性能的关键数据，因此底板破坏深度的准y2O／2为模型其中：Y=为被解释变量；=：确预测对于矿井的安全生产至关重要。传统的经验I公式仅仅考虑采深、地层倾角、工作面斜长，导致其预测的准确性不理想【l-3】。综合底板

5、抗破坏能力、采厚、工作面斜长、采深、岩层倾角这5个与底板破坏的截距项；卢：{为待估计参数；=深度有直接影响的因子进行线性回归分析，总结出l：的公式就具有更高的准确性和实用价值。XlIXI21线性回归分析原理X2122为解释变量；=为误差项。线性回归分析法是最基本的回归分析方法【4J，其假设自变量和因变量之间存在线性关系，线性回n1n2归的数学模型如公式(1)：被解释变量的变化可以由+邓组成的线性yi=+肠I1+~／2X2+(1)部分和随机误差项占2个部分解释。对于线性模型，一般采用最小二乘估计法来估计相关的参数。以收稿日期：2014一l1—10作者简介：庞新龙(1987一)，男，

6、山东临沂人，硕士，2012一元线性线性回归为例，满足公式(3)的未知参数年毕业于山东科技大学，现就职江西应用技术职业学院资环和的最小二乘估计。估计相关的参数是回归的核系地勘教研室，主讲课程为普通地质学固体矿产勘查。心也是预测的基础。l冒固露天采矿技术2015年第4期长、采深、岩层倾角)，采用SPSS软件进行多元线性min∑=∑()，一一卢)(3)=li=1回归分析，各煤矿工作面底板破坏深度及相关指标数据集见表it1。2模型建立3结果与讨论样本29个，选取最为典型的影响底板破坏深度的5个参数指标(底板抗破坏能力、采厚、工作面斜1)变量进入／退出情况见表2，表2显示的是多表1各煤矿工

7、作面底板破坏深度及相关指标数据集模型引入的变量剔除的变量分析方式元回归分析过程中变量进入／退出模型情况，采厚和2)模型拟合度检验见表3，表3显示的是多元岩层倾角变量被剔除。线性回归模型的拟合情况。各模型相关系数R分别·12·露天采矿技术2015年第4期为0．837、0．882、0．903，反映自变量与因变量之间的表4方差分析表密切程度，其值在0—1之间，越大越好。决定系数为0．701、0．778、0．816，校正决定系数为0．690、0．761、0．794，可见模型3拟合效果最为