發(fā)布時間：2017-04-07 15:18

  本文關(guān)鍵詞：函數(shù)部分線性模型在煤譜數(shù)據(jù)中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目前煤炭在工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用越來越廣泛,我國約75%以上的電力是由火力發(fā)電產(chǎn)生的,火力發(fā)電廠主要的燃料是煤炭。但在煤炭燃燒的過程中,如果煤的質(zhì)量不好,它會直接對我們使用的設(shè)備造成損壞,影響工廠的利益,同時也會導(dǎo)致大氣污染,影響我們的生活,所以確定煤質(zhì)的優(yōu)劣尤其重要。每當(dāng)工廠運來一批煤,如果采用隨機抽樣,再用物理的方法去測量煤中各種元素的含量,這樣既費時又費力,而且精確度很低,所以工廠想要研發(fā)一種掃描儀器,它可以掃描出煤的煤譜,通過煤譜和粗略測量得到的煤中主要元素的含量去預(yù)測精確的元素含量,再與工廠給出的元素含量標(biāo)準對比,最終確定煤的質(zhì)量的好壞。傳統(tǒng)的煤譜數(shù)據(jù)分析是將煤譜和煤的主要元素含量看作是隨機向量,然后利用時間序列(Aneiros-Perez G,Vieu P.2008[1];Fan J,Yao Q.2003[2])和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法進行分析,但是會丟失一些重要信息,達不到對煤譜更精確分析的期望。本文直接將煤譜看成函數(shù)曲線,在煤譜和碳、氫、氧、氮、硫等元素之間建立函數(shù)部分線性模型(FPLRM),該模型假設(shè)主要的解釋變量是曲線。通過模擬和對煤譜數(shù)據(jù)的分析,我們發(fā)現(xiàn)用函數(shù)部分線性模型處理煤譜數(shù)據(jù)得到的煤中主要元素含量的精確度是最高的。
【關(guān)鍵詞】：函數(shù)部分線性模型 函數(shù)線性模型 函數(shù)型數(shù)據(jù) 函數(shù)主成分分析 煤譜數(shù)據(jù)分析
【學(xué)位授予單位】：東北師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：O212
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-6
• 1 緒論6-8
• 1.1 研究背景6
• 1.2 函數(shù)部分線性模型基本理論6-7
• 1.3 本文研究內(nèi)容7-8
• 2 函數(shù)線性模型與部分線性模型8-10
• 2.1 函數(shù)線性模型8-9
• 2.1.1 響應(yīng)變量為標(biāo)量時的函數(shù)線性模型8-9
• 2.1.2 其他情況下的函數(shù)線性模型9
• 2.2 函數(shù)部分線性模型9-10
• 3 函數(shù)主成分分析10-14
• 3.1 函數(shù)主成分分析10-11
• 3.2 函數(shù)主成分的估計11-12
• 3.3 PFLRM的估計12-14
• 4 煤譜數(shù)據(jù)的分析結(jié)果14-22
• 4.1 模擬過程14-19
• 4.1.1 模擬過程14-15
• 4.1.2 模擬結(jié)果15-19
• 4.2 煤譜數(shù)據(jù)處理的結(jié)果比較19-22
• 5 總結(jié)22-23
• 參考文獻23-25
• 致謝25

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