基于多元线性回归模型的电力负荷预测研究

电力负荷预测是电力系统规划和电网运行的重要内容、前提和基础。科学、准确的电力需求预测对电力工业的健康发展,乃至对整个国民经济的发展均有着十分重要的意义。针对我国1995年至2008年人口、GDP和全社会用电量的历史数据,基于多元线性回归分析进行中、长期电力负荷预测,多元线性回归模型通过变量GDP和人口进行全社会用电量的电力负荷定量预测。结果表明模型的有效性,为电力负荷预测的滚动修正,进而为电力负荷控制和预测提供科学依据。     

示踪技术用于气体泄漏扩散模拟的多元线性回归分析

采用江苏工业学院油气储运安全综合实验模型平台,利用示踪技术(以CO2为示踪剂),模拟了有害气体瞬时泄漏扩散的整个过程.并结合多元线性回归分析的基本方法,定量分析了气体泄漏扩散过程,建立了多元线性回归模型,初步确定了泄漏气体浓度与相关物理量的变化关系,在此基础上得到了2个定量评价指标:确定性系数R=0.991,相关系数r=0.995.研究表明,在实验室建立的试验模型能较好地反映现实情况,模型仿真度较高,数据拟合效果较好.研究可为评价模型的相似性提供理论参考,对有害气体泄漏扩散事故应急救援、实施有效的现场控制,具有一定的科学参考价值.     

基于加权线性回归模型组的湖北省工矿事故死亡人数分析预测

以2005-2014年湖北省工矿企业事故死亡人数为基础,通过对时间序列图分析可知,该省工矿企业事故具有明显的周期性、季节性。另外,依据安全系统特征属性,系统近期的状况相对远期的状况对未来预测更具有影响力。因此,各个季节数据的权重应有所不同。综合考虑以上两种情况,提出对4个季节建立不同的线性加权线性回归模型,并进行组合,形成加权线性回归模型组,进而对2015-2016年各个季度进行预测。最后,与传统的时间序列分析方法比较可知,加权线性回归模型组的方法建立的模型显著性、拟合度更高,并且模型的可读性更强、更简单。     

道路交通事故发展趋势分析与预测

根据福建省2000 -2010年交通事故相关指标,采用统计图表分析法进行交通事故发展趋势分析与安全水平比较研究,结果表明交通事故各项绝对指标总体呈下降趋势,但从万车死亡率、受伤人数与死亡人数比及交通事故死亡人数占各类事故死亡人数比重等相对指标看,交通安全总体水平偏低,交通事故后果比较严重.对交通事故死亡人数与GDP、机动车保有量、公路通车里程、人口数四项影响因素进行了多元线性回归分析,分析得出四个影响因素总体对交通事故死亡人数的线性影响是显著的,采取向后筛选策略线性回归分析得出,死亡人数与GDP的线性关系是显著的,根据回归结果建立了交通事故的预测模型.     

水处理中线性回归和BPNN预测混凝投药量的比较

BP神经网络和线性回归模型是混凝投药前馈控制中2种不同的预测混凝投药量的方法.分别用这2种方法建立了混凝投药量前馈控制模型,并基于同一样本数据进行仿真比较.结果表明,该3层结构BP模型通过学习可以根据原水水质进行投药量的有效预测,优于传统的线性回归模型,具有较强的自适应性和实用性.但对某些水质的投药预测值还存在一定误差.     

从“事后”走向“事前”——回归预测法简介

依据已知的伤亡事故数据,利用数学方法,即回归分析法或灰色预测法,探索未来伤亡事故发生规律,建立事故预测数学模型,可达到有效控制事故的目的,从而使安全管理由“事故管理型”走向“事故预防型”。通化市在这方面的实践已收到良好效果。     

煤矿安全宏观预测方法综述

对几种比较适用于预测煤矿安全宏观预测的方法(线性回归预测、非线性回归预测、灰色预测、马尔柯夫链预测、灰色马尔柯夫链预测、神经网络预测法)进行了介绍,并作了进一步评述和探讨.     

多元可燃混合溶液的闪点预测

为了预测多元可燃混合液的闪点,建立了一个预测模型,通过二元和三元可燃混合液闪点实测值的试验对比,证实此模型的误差在可接受的范围内。此模型可以在预知可燃混合液组分比例和单组分闪点基础上快速预测混合液的闪点。     

区域性四大安全生产指标的宏观预测

为了对区域性的四大安全生产指标进行宏观预测,建立了一个综合的预测模型.根据对安全生产状况影响的密切程度,应用统计的方法,计算了亿元GDP死亡率和影响因素之间的Spearman相关系数,从而确定了四大安全生产指标的主要影响因素.在对各预测模型比较的基础上,提出了区域性安全生产控制指标的预测模型.通过灰色预测法的GM(1,1)模型和曲线拟合的方法得出各安全生产指标影响因素的预测值,再利用多元回归法可将各种影响因素综合起来,通过曲线估计和转换后的多元线形回归模型对区域性安全生产控制指标的总体发展趋势进行预测.实例验证表明,减小第二产业比重,促进产业优化升级,适度控制城市率的迅速提升,并不断提高人民的文化素质和提升医疗卫生水平,能降低亿元GDP死亡率,提高安全生产水平.预测结果显示该预测方法具有较高的预测精度,且借助SPSS软件也具备较好的操作性.     

拆卸作业的危害因素及防范措施

拆卸作业指的是拆卸与生产装置工艺系统连接的管线、法兰、阀门等作业。如果说拆卸在日常工作中很频繁,你町能会有同感,但说它很危险,可能就不太认同,认为危险作业就是在运行的装置区内的“动火”、“进入受限空间”等。但你知道吗？很多的着火爆炸及中毒窒息、烫伤等人身伤亡事故恰恰发生在拆卸作业环竹。     

基于多元线性回归的煤矿驾驶员情绪预测模型*

为研究煤矿人车驾驶员情绪状态不良引发的煤矿驾驶事故问题,设计眼动实验并建立基于多元线性回归的驾驶员情绪状况预测模型对驾驶员情绪状况进行预测;通过眼动仪采集煤矿驾驶员良好情绪与不良情绪状态下的各项眼动指标,记录其主观情绪状态;使用多元线性回归方程对数据进行分析与建模,采用平均相对误差对预测模型进行评估。结果表明:每秒注视点个数、平均扫视速度、反应时间、危险源辨识个数在情绪变化前后存在显著差异,且与情绪状态呈较强相关;基于多元线性回归的驾驶员情绪状况预测模型预测精度较高,平均相对误差为8.16%。模型适用于煤矿人车驾驶员的情绪监测,可为煤矿驾驶员安全行驶提供保障。     

掘进工作面复杂环境因素与人因伤亡事故的关联度分析

为探究煤矿掘进工作面的温度、湿度、噪声、照度、粉尘等环境因素对人因伤亡事故发生的影响,进一步明确不同类型的人因伤亡事故与各环境因素之间的关系,针对人因伤亡事故的发生与各环境因素之间不具有确定的线性关系,而是具有灰色系统的特点,运用灰色关联分析方法建立了不同类型人因伤亡事故与环境因素之间的灰色关系模型,分析了掘进工作面不同类型的人因伤亡事故与各环境因素之间关联程度的大小。结果表明,在煤矿掘进工作面的温度、湿度、噪声、照度、粉尘5个环境因素中,温度是影响掘进工作面人因伤亡事故的最主要因素,其次是光照,再次是温度。     

有机过氧化物反应热的危险性预测研究

为了采用非实验的方法对安全物质学的研究内容及研究方法进行初探,基于定量结构-性质关系法,选择13种与有机过氧化物热危险性的影响因子密切相关的描述符,分别对起始分解温度T0和分解热△H的实验数据进行多元线性回归、偏最小二乘和支持向量机回归分析,从而获得3种相应的预测模型。对比T0与△H的实验值和预测值,结果发现:SVM预测模型的精度高于PLS预测模型,MLR预测模型的精度最低;同种预测模型对分解热的预测结果均优于起始分解温度。此外,分析各预测模型的稳定性数据发现:MLR模型的预测过程发生了过拟合现象,不具备预测能力;PLS模型的交互验证系数均大于0.5,具备较稳定的预测能力;SVM模型的交互验证系数均大于0.9,具备非常稳定的预测能力。     

基于零膨胀负二项回归模型的内河水上交通人命安全分析

运用零膨胀负二项回归模型,分析水上交通事故中人员死亡失踪数量的各影响因素的影响程度。通过Pearson相关分析得到与水上交通事故中人员死亡失踪人数密切相关的因素,建立ZINB回归模型得到各因素的参数估计值。运用弹性分析方法对不同影响因素的影响程度进行评估,根据影响程度对各影响因素进行排序。将该方法应用于长江海事局辖区范围内的水上交通事故人员死亡失踪分析,取得了理想效果。     

基于粗糙集和非线性多元回归的矿岩可爆性指数计算公式的修正

在前人研究的基础上建立了一个矿岩可爆性决策信息系统,其中爆破漏斗体积、爆破块度分布中的大块率、小块率、平均合格率、岩体纵波声速、岩体弹性波阻抗为条件属性,矿岩可爆性指数为决策属性。应用粗糙集对条件属性进行约简,剔除了块度平均合格率,保留其它五个条件属性,计算结果表明爆破漏斗体积对矿岩可爆性影响最大。应用非线性多元回归方法对原可爆性指数计算公式进行了修正,并采用数值计算和统计分析方法对修正公式进行了验证。最后利用修正指数公式计算某矿山的矿岩可爆性指数,并反算了炸药单耗,计算值与现场试验结果一致。研究表明:修正后的指数计算公式包含五个待定系数,比原公式减少一个,计算更加简便,能够满足工程需要。     

基于地铁运营日志文本挖掘的危险源辨识算法研究*

为探究地铁运营过程中致使险性事件发生的关键因素,识别关键危险源,加强对危险事件的预防管控,研究基于地铁运营日志文本挖掘的地铁运营危险源辨识算法,通过引入自定义专业术语词典和自定义停用词典,删除干扰数据并进行数据分词,实现对地铁运营日志的预处理,进一步构建进行危险源辨识的AFP-tree算法,实现对日志中关键危险源的挖掘。研究结果表明:AFP-tree算法能够显著提升计算效率,通过分析共挖掘出25类有效关键危险源,研究结果可为地铁运营单位实现“事前”的事故预防提供重要依据。     

Prediction of Musculoskeletal Discomfort in a Pick and Place Task (A pilot study)

A pilot study was conducted regarding the effects of working posture, handling frequency, and task duration on musculoskeletal discomfort. Participants rated their discomfort perceived while performing a repetitive task at 8 different combinations of manipulations. Pauses between the work periods lasted 15 min. Discomfort was rated according to Borg’s category-ratio scale CR-10 and postures were recorded by an optoelectronic movement registration system. From linear multiple regression analysis equations for predicting discomfort at various body regions were obtained. Coefficients of determination especially point to trunk inclination and handling frequency as major determinants of musculoskeletal discomfort.