基于分位数回归的煤炭发热量预测

• Published in: 工矿自动化 Vol. 48; no. 7; pp. 130 - 134
• Main Authors: 赵先枝, 陈军林
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 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 2022
• Subjects: 发热量预测; 煤炭发热量; 分位数回归森林; 线性分位数回归; 线性回归
• ISSN: 1671-251X
• DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022060023

TD94; 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.