通过对某矿11-2煤层瓦斯含量实测数据的整理、分析,建立多元线性回归模型,利用SPSS工具计算多元线性回归方程来预测煤层瓦斯含量。结果显示11-2煤层的瓦斯含量主控因素为底板标高,其与主断层距离也是影响瓦斯含量的重要因素,多元线性回归方程预测值与实测值相近,准确性较高。该方法可为煤层瓦斯含量预测提供一种新途径。

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首先阐述了负荷预测的应用研究现状，概括了负荷预测的特点及其影响因素，归纳了短期负荷预测的常用方法，并分析了各种方法的优劣；接着介绍了作为支持向量机（SVM）理论基础的统计学习理论和SVM的原理，推导了SVM回归模型；本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响，而目前依然是基于经验的办法解决。对此，本文采用粒子群优化算法对模型参数进行寻优，以测试集误差作为判决依据，实现模型参数的优化选择，使得预测精度有所提高。实际算例表明，本文的预测方法收敛性好、有较高的预测精度和较快的训练速度。

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UCI_CpuPerformance_Regression- 使用UCI CpuSet进行回归 数据集：您可以通过获取数据 df = pd.read_csv('./machine.data', sep=',', header=None) 数据集属性信息： 供应商名称：30（顾问，amdahl，apollo，basf，bti，burroughs，crd，cambex，cdc，dec，dg，地层，四相，古尔德，霍尼韦尔，hp，ibm，ipl，magnuson，微数据，nas，ncr ，nixdorf，perkin-elmer，prime，siemens，sperry，sratus，wang） 型号名称：许多独特的符号 MYCT：机器循环时间（以纳秒为单位）（整数） MMIN：最小主内存（以千字节为单位）（整数） MMAX：最大主内存（以千字节为单位）（整数） CACH：高速缓存内