基于分位数回归的煤炭发热量预测

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.

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

所属期刊栏目：48

分类号：TD94(选矿)

资助基金：四川省自然科学基金资助项目2022NSFSC1734

在线出版日期：2022-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：130-134