目錄1緒論......................................................11.1課題目的及意義1.1課題目的及意義 1.2國外研究現(xiàn)狀 1.3研究容及技術(shù)路線 1.3.2技術(shù)路線 2煤層瓦斯含量概述 2.1概述 2.2.1礦井瓦斯的生成 2.2.3煤層瓦斯垂直分帶 2.3煤層瓦斯含量的影響因素 2.3.1煤田地質(zhì)史 2.3.2煤層埋藏深度和頂板基巖厚度 2.3.3煤的變質(zhì)程度 2.3.4煤層頂板巖性和砂巖比 2.3.5地質(zhì)構(gòu)造 2.3.6水文地質(zhì)條件 2.4煤層瓦斯含量測定方法 2.4.2間接法 2.5煤層瓦斯含量地勘測值可靠性分析 3回歸分析理論基礎(chǔ) 3.1回歸分析概述 3.2回歸分析的主要容及其一般模型3.2回歸分析的主要容及其一般模型 3.2.1回歸分析研究的主要容 3.2.2回歸模型的一般形式 3.3建立實際問題回歸模型的過程 3.4.4回歸方程的顯著性檢驗 3.5.3回歸方程的顯著性檢驗 3.5.4回歸系數(shù)的顯著性檢驗 4.1建立ODBC數(shù)據(jù)源 4.1.1創(chuàng)建數(shù)據(jù)存儲表 4.1.2創(chuàng)建數(shù)據(jù)源 4.3程序設(shè)計及其功能實現(xiàn) 4.3.3添加代碼到相應(yīng)的消息函數(shù)中，實現(xiàn)應(yīng)用程序的功能 5.1.3礦井瓦斯 5.2.2回歸模型的顯著性檢驗 5.2.3模型的建立 5.2.4回代檢驗 5.2.5預(yù)測瓦斯含量 6結(jié)論 致謝 參考文獻 附錄 1緒論1.1課題目的及意義中涌出，是礦井中一種最常見的有害氣體。具體體現(xiàn)在兩個方面：①瓦斯具有燃燒爆炸的危險，②煤與瓦斯突出的危險。而且他們具有難預(yù)測的特點。隨著煤礦開采不斷的往下延伸，煤礦瓦斯的涌出量也隨之增大，嚴重的限制嚴重的影響了礦井的安全生產(chǎn)，不但造成國家財產(chǎn)和公民生命的巨大損失，而且對人們的身心健康造成了極大的負面影響，嚴重影響我國的國際聲譽。另外，由于煤礦瓦斯是一種有強烈溫室效應(yīng)的氣體，其溫室效應(yīng)是CO的223倍，對大氣臭氧層的破壞能力是CO的27倍，而全世界瓦斯排放量占溫室氣體總排放量的16%。所以，煤礦瓦斯直接排放嚴重地破壞了大氣環(huán)境。約。我國于20世紀50年代開始瓦斯地質(zhì)研究，并于70年代創(chuàng)立了瓦斯地質(zhì)學(xué)科，自此以來，瓦斯地質(zhì)規(guī)律研究已成為煤礦瓦斯災(zāi)害防治的重要手段。只有掌握了瓦斯地質(zhì)規(guī)律，才能搞清楚礦井瓦斯分布規(guī)律；才能清楚地知道礦井瓦斯資源和抽放的必要性；才能清楚地知道礦井煤與瓦斯突出危險性和分區(qū)、分帶特征；才能預(yù)測深部瓦斯的狀況。存狀況的一個主要參數(shù)，是礦井瓦斯涌出量預(yù)測、煤與瓦斯突出防治和瓦斯抽放的重要依據(jù)，也是礦井通風(fēng)設(shè)計必不可少的資料，關(guān)系到礦井開拓系統(tǒng)、通風(fēng)系統(tǒng)和方式、通風(fēng)設(shè)備、采煤方法、主要巷道布置等一系列問題的合理解決。醫(yī)學(xué)和計算機視覺的研究成果表明：人的大腦所獲信息的8過直觀化的圖形、圖像方式獲得的。對于工程技術(shù)人員來講，情況更是如此，一圖紙能夠表達數(shù)頁文字所不能完全表達的信息。因此，在瓦斯地質(zhì)圖上標明瓦斯含量及預(yù)測值，將有助于煤礦工程技術(shù)人員分析掌握煤層瓦斯賦存及分布規(guī)律，迅速做出可靠的解釋。通過計算機實現(xiàn)瓦斯含量的預(yù)測，能夠充分利用計算機高效、準確等優(yōu)點。程中，研究者統(tǒng)計瓦斯含量數(shù)據(jù)，分析影響瓦斯含量的各種因素，篩選出主要控制因素，建立相應(yīng)的預(yù)測模型，并對未采區(qū)域進行預(yù)測。由于瓦斯含量預(yù)測涉及數(shù)據(jù)多，信息量大，所以這種預(yù)測過程和預(yù)測結(jié)果具有四個方面的觀意識的差異，預(yù)測結(jié)果會因人而異；2）反映預(yù)測條件的瓦斯地質(zhì)數(shù)據(jù)隨煤礦生產(chǎn)而不斷變化，但傳統(tǒng)的預(yù)測結(jié)果是靜態(tài)的，不能隨著瓦斯地質(zhì)數(shù)據(jù)的累積而及時更新，所以也就不能及時提供最新、最準確的預(yù)測成果；3）預(yù)測自動化。這就需要建立自動化的瓦斯含量預(yù)測系統(tǒng)，實現(xiàn)預(yù)測過程及預(yù)測結(jié)果的自動化，最終為工程技術(shù)人員提供一個科學(xué)、高效、快捷的預(yù)測平臺。代信息技術(shù)，建立數(shù)字化瓦斯預(yù)測平臺，在開發(fā)的平臺上實現(xiàn)瓦斯含量預(yù)測過程及預(yù)測結(jié)果的自動化具有重要的意義：測結(jié)果的準確率及精度，提高管理的現(xiàn)代化水平；行查詢、編輯和分析；3）為日常瓦斯含量預(yù)測、管理及決策提供一個直觀、方便的全新方法，提高瓦斯含量預(yù)測的效率及決策的科學(xué)性，提供快捷、方便、友好的界面，能夠被一般煤礦工程技術(shù)人員迅速掌握；進行準確預(yù)測和及時處理突發(fā)事故提供可靠的支持；5）具有廣泛的應(yīng)用前景和較大的社會經(jīng)濟效益。1.2國外研究現(xiàn)狀研究和開發(fā)實踐表明，瓦斯含量的賦存與分布在一定圍，具有一定的分布規(guī)律性。目前，在生產(chǎn)實際過程中，建立瓦斯含量與煤層埋深的定量關(guān)系，利用直接梯度法和間接梯度法成為預(yù)測深部瓦斯含量的主要方法。這種方法雖然簡單、實用，但由于地質(zhì)構(gòu)造和蓋層巖性等條件的變化往往造成瓦斯含量梯度的顯著差異，僅考慮埋深的單因素瓦斯含量預(yù)測方法具有嚴重的應(yīng)用局限性。型。湯友誼等利用礦井采掘區(qū)煤層瓦斯含量實測值，在瓦斯地質(zhì)定性分析基礎(chǔ)上，建立井田未采區(qū)適用的煤層瓦斯含量預(yù)測公式；王生全應(yīng)用灰色系統(tǒng)理論的關(guān)聯(lián)分析方法，對影響煤層瓦斯含量的地質(zhì)因素進行了分析，找出了主要控制因素，構(gòu)造出了瓦斯含量回歸預(yù)測模型；鐘玲文等建立了接近原地煤層氣儲集條件（包括溫度、壓力、水分、灰分、煤變質(zhì)）綜合影響下煤層含量并與實驗室分析結(jié)果對比等等。程難以表達它們之間的在聯(lián)系，這就需要采用非線性的預(yù)測方法。葉青、林柏泉應(yīng)用灰色系統(tǒng)理論，建立了預(yù)測煤層瓦斯含量的灰色系統(tǒng)GM（1，1）模型，并用殘差模型對預(yù)測模型進行了修正，然后在測定煤層瓦斯含量的基礎(chǔ)上進行了實際應(yīng)用；克樹等利用灰色系統(tǒng)理論對影響煤層瓦斯含量的因素進行了關(guān)聯(lián)分析，找出了主要影響因素和次要因素，并利用GM（1，N）灰色預(yù)測模型對煤層瓦斯含量進行了多因素影響下的系統(tǒng)預(yù)測；崔剛、連承波等建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行瓦斯含量預(yù)測，并證明該方法要優(yōu)于多元線性回歸的方法；吳財芳、曾勇將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法有機地結(jié)合起來，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論為基礎(chǔ)，利用遺傳算法優(yōu)化隱含層神經(jīng)元個數(shù)和網(wǎng)絡(luò)中的連接權(quán)值，建立了瓦斯含量預(yù)測模型，等等。雖然多變量非線性瓦斯含量預(yù)測模型的預(yù)測精度較高，但由于模型復(fù)雜，煤礦技術(shù)人員難以掌握，在煤礦工程實踐中的應(yīng)用非常少。因此，需要建立一種瓦斯含量預(yù)測平臺，提供幾種多變量瓦斯含量預(yù)測數(shù)值模型，實現(xiàn)預(yù)測過程及預(yù)測結(jié)果的可視化，最終為煤礦技術(shù)人員提供一種方便、快捷、直觀、可靠的瓦斯含量預(yù)測新手段。1.3研究容及技術(shù)路線及煤層瓦斯含量的確定方法。標，采用多元線性回歸法建立多因素預(yù)測模型上，實現(xiàn)預(yù)測過程及預(yù)測結(jié)果的自動化。1.3.2技術(shù)路線針對以上研究容，本設(shè)計采用如圖1-1所示的技術(shù)路線。預(yù)測瓦斯含量設(shè)置指標變量估計模型參數(shù)模型檢驗(N)修改模型運用（預(yù)測瓦斯含量）圖1-1技術(shù)路線圖Figure1-1Thechartoftechnologyline2煤層瓦斯含量概述2.1概述礦井瓦斯是嚴重威脅煤礦安全生產(chǎn)的主要自然因素之一。在近代煤炭開采史上，瓦斯災(zāi)害每年都造成許多人員傷亡和巨大的財產(chǎn)損失。因此，預(yù)防瓦斯災(zāi)害對煤炭工業(yè)的健康持續(xù)發(fā)展，具有重要意義。礦井瓦斯是煤礦生產(chǎn)過程中，從煤、巖涌出的以甲烷為主的各種有害氣體的總稱。礦井瓦斯的組成成分及其比例關(guān)系因其成因不同而有差別。一般情況下，含有甲烷（可達80%—90%）和其他烴類，如乙烷、丙烷，以及CO和稀有氣2的直徑為0.3758×10—9m，可以在微小的煤體孔隙和裂隙里流動。其擴散速度是空氣的1.34倍，從煤巖中涌出的瓦斯會很快擴散到巷道空間。甲烷標準狀態(tài)是的密度為0.716kg/m3，比空氣輕與空氣相比的相對密度為0.554。如果巷道上部有瓦斯涌出源，風(fēng)速低時，容易在頂板附近形成瓦斯積聚層。瓦斯微溶于水，在200C和0.1013MPa（1atm）時，100L水可以溶解3.31L甲烷， 00C時可以溶解5.56L甲烷。甲烷雖然無毒，但其濃度如果超過57%，能使空氣中氧濃度降低至10%以下。瓦斯礦井通風(fēng)不良或不通風(fēng)的煤巷，往往積存大量瓦斯。如果未經(jīng)檢查就貿(mào)然進入，因缺O(jiān)2而很快地昏迷、窒息，直至死亡，此類事故在煤礦并不鮮見。界各產(chǎn)煤國家都發(fā)生過各種損失程度的瓦斯爆炸事故。在煤礦的采掘生產(chǎn)過程中，當條件合適時，會發(fā)生瓦斯噴出或煤與瓦斯突出，產(chǎn)生嚴重的破壞作用，甚至造成巨大的財產(chǎn)損2.2.1礦井瓦斯的生成煤層瓦斯是腐植型有機物（植物）在成煤過程中生成的。成氣過程可分過程中，有機物在隔絕外部氧氣進入和溫度不超過650C的條件下，被厭氧微生物分解為CH4、CO2和H2O。由于這一過程發(fā)生于地表附近，上覆蓋層不厚且透氣性較好，因而生成的氣體大部分散失于古大氣中。隨泥炭層的逐漸下沉和地沉積厚度的增加，壓力和溫度也隨之增加，生物化學(xué)作用逐漸減弱并最終停止。第二階段為煤化變質(zhì)作用時期，有機物在高溫、高壓作用下，揮發(fā)分減少，固定碳增加，這時生成的氣體主要為CH4和CO2。這個階段中，瓦斯生成量隨著煤的變質(zhì)程度增高而增多。但在漫長的地質(zhì)年代中，在地質(zhì)構(gòu)造的形成和變化過程中，瓦斯本身在其壓力差和濃度差的驅(qū)動下進行運移，一部分或大部分瓦斯擴散到大氣中，或轉(zhuǎn)移到圍巖。所以不同煤田，甚至同一煤田不同區(qū)域煤層的瓦斯含量差別可能很大。煤體是一種復(fù)雜的多孔性固體，既有成煤膠結(jié)過程中產(chǎn)生的原生孔隙，也有成煤后的構(gòu)造運動形成的大量孔隙和裂隙，形成了很大的自由空間和孔隙表面。度成反比。吸附狀態(tài)的瓦斯主要吸附在煤的微孔表面上（吸著瓦斯）和煤的微粒結(jié)），被緊密地吸附于孔隙表面上，形成很薄的吸附層；而吸收狀態(tài)是瓦斯分子充填到幾埃到十幾埃的微細孔隙，占據(jù)著煤分子結(jié)構(gòu)的空位和煤分子之間的空間，如同氣體溶解于液體中狀態(tài)。吸附瓦斯量的大小，與煤的性質(zhì)、空隙結(jié)構(gòu)特點以及瓦斯壓力和溫度有關(guān)。2.2.3煤層瓦斯垂直分帶瓦斯向上運移和地面空氣向煤層中滲透，使煤層的瓦斯呈現(xiàn)出垂直分帶特征。掌握本煤田煤層瓦斯垂直分帶的特征，是搞好礦井瓦斯涌出量預(yù)測和日常瓦 帶深度，有重要的現(xiàn)實意義。時也相差很大，如開灤礦務(wù)局的和各莊兩礦瓦斯風(fēng)化帶深度下限就相差近80m。2.3煤層瓦斯含量的影響因素煤層瓦斯含量是標難狀態(tài)下單位質(zhì)量煤中所含的瓦斯體積，單位是m3/t或mL/g。煤層未受采動影響時的瓦斯含量稱為原始（或天然）瓦斯含量，如煤層受采動影響，已部分排放瓦斯，則剩余在煤層中的瓦斯量稱謂殘存瓦斯含量。煤層瓦斯含量是研究煤層瓦斯賦存狀況的一個主要參數(shù)，是評價礦井瓦斯資源的重要指標，同時也是預(yù)測礦井瓦斯涌出量和煤與瓦斯突出、進行瓦斯抽放防治的重要依據(jù)。煤層瓦斯含量也是指導(dǎo)礦井生產(chǎn)和設(shè)計必不可少的資料，它關(guān)系到一系列問題的合理解決：如礦井開拓系統(tǒng)，通風(fēng)系統(tǒng)和方式，通風(fēng)設(shè)備采煤方法，主要巷道布置等。煤層瓦斯含量的大小，除與生成瓦斯量的多少有關(guān)外，主要取決于煤生成后瓦斯的逸散和運移條件，以及煤保存瓦斯的能力。根據(jù)目前的研究成果，認為影響煤層瓦斯含量的主要因素為：2.3.1煤田地質(zhì)史間地層多次下降或上升、覆蓋層加厚或遭受剝蝕、陸相與海相交替變化、遭受地質(zhì)構(gòu)造運動破壞等等。所有這些地質(zhì)過程及其延續(xù)時間的長短都對煤層瓦斯含量的大小產(chǎn)生影響。從沉積環(huán)境上看，海陸交替相含煤巖系、聚煤古這時形成的煤系地層的透氣性往往較差；如果其上又遭受長期海侵并被泥巖、灰?guī)r等致密地層覆蓋，這種煤層的瓦斯含量有可能很高。反之，對于陸相沉積、陸環(huán)境而言，橫向巖性巖相變化大且覆蓋層多為粗粒碎屑巖，這類煤系地層往往不利于瓦斯的儲存，煤層的瓦斯含量一般都較低。2.3.2煤層埋藏深度和頂板基巖厚度煤層埋藏深度的增加不僅會因地應(yīng)力增高而使煤層和圍巖的透氣性降低，而且瓦斯向地表運移的距離也增大，這二者的變化均朝著有利于封存瓦于處在瓦斯帶的煙煤和初期無煙煤來說，可以把甲烷帶分為兩個亞帶，其瓦斯含量隨深度變化明顯不同。在深度小于500～700m的上亞帶中，甲烷含量隨著埋深的增大而增大，但梯度逐漸減小，其變化曲線逐漸接近于雙曲線；在深度達1600m的下亞帶中，甲烷含量是穩(wěn)定的，即甲烷含量接近一個定值，不隨埋深的增加而增加，埋深因素的影響接近于零，但局部地質(zhì)因素可以造成煤層瓦斯含量一些小的變化。頂板基巖厚度是指研究煤層上覆除沖積層之外的所有地層厚度，包括煤層之上的部分含煤地層和煤系上覆的上侏羅紀、早第三系地層。由于不同煤層以上煤系厚度的差異影響，造成頂板基巖厚度在研究區(qū)縱、橫向上的變化。在第四系松散厚度較小和橫向差異不大的礦區(qū)或井田，頂板基巖厚度和埋藏深度的影響基本上是相當?shù)摹．數(shù)孛鏄烁咦兓淮髸r，研究煤層底板標高也能較好地表征頂板基巖厚度。頂板基巖厚度是指研究煤層上覆基巖厚度，由于不同煤層以上煤系厚度的差異和上侏羅紀、早第三紀沉積時同沉積構(gòu)造的影響，造成頂板基巖厚度在研究區(qū)縱、橫向上的變化。2.3.3煤的變質(zhì)程度件相同時，其含有的瓦斯量也就越大。同—煤田中，煤吸附瓦斯的能力隨煤變質(zhì)程度的提高而增大，因此，在同樣的瓦斯壓力和溫度下，變質(zhì)程度高的煤往往能保存更多的瓦斯。但是，對于高煤化作用的無煙煤，其煤的結(jié)構(gòu)發(fā)生了質(zhì)的變化，孔隙率和表面積大大減少，其瓦斯含量低，而且與埋深無關(guān)。2.3.4煤層頂板巖性和砂巖比頂板為砂質(zhì)泥巖、泥巖類或致密灰?guī)r時有利于瓦斯的保存，頂板巖層的巖性越疏松、顆粒及孔隙越大，則越利于瓦斯的運移和逸散。頂板砂巖比是間接反映煤層圍巖透氣性的一項瓦斯地質(zhì)指標，是指煤層頂板一定厚度層段砂巖厚度與統(tǒng)計厚度的比值。砂巖比在0~1之間，砂巖比越大，反映統(tǒng)計層段砂質(zhì)巖層厚度大，不利于瓦斯的保存。2.3.5地質(zhì)構(gòu)造地質(zhì)構(gòu)造是影響煤層瓦斯賦存及含量的重要條件之一。目前總的認為，封閉型地質(zhì)構(gòu)造有利于封存瓦斯，開放型地質(zhì)構(gòu)造有利于瓦斯排放。褶曲類型和褶皺復(fù)雜程度對瓦斯賦存均有影響。當圍巖的封閉條件較好時，背斜往往有利于瓦斯的儲存，是良好的儲氣構(gòu)造。但是，在封閉條件差、圍巖透氣性較好的情況下，上述運移條件被破壞，背斜中的瓦斯容易沿裂隙逸散。在簡單的向斜盆地構(gòu)造的礦區(qū)中，煤層瓦斯排放的條件往往是比較困難的。在這種情況下，煤層瓦斯沿垂直地層方向運移十分困難，大部分瓦斯僅能夠沿煤田兩翼流向地表、故而形成較好的瓦斯賦存條件。但是，在盆地邊緣部分，則由于含煤地層暴露面積大，瓦斯易于排放。而在深受侵蝕的褶曲礦區(qū)，往往在更大程度上易于瓦斯排放。而復(fù)式褶曲或緊閉褶曲且蓋層封閉條件良好時，則有利于造成煤層瓦斯賦存分布的不均衡和相對的富集。區(qū)圍，不同部位的應(yīng)力分布和瓦斯分布也不相同。在褶曲的軸部，變形最大，相對而言能量釋放最多，應(yīng)力緩解，壓力降低，形成卸壓帶和低瓦斯區(qū)；褶此向外，壓力和瓦斯均逐漸降低，形成相對的低壓帶和低瓦斯區(qū)；再向外，則進入正常地帶，壓力和瓦斯均恢復(fù)常值。即雙高區(qū)比正常區(qū)瓦斯高，但其中間（軸部）略低，這就形成了瓦斯在褶曲構(gòu)造中呈駝峰形曲線分布。地質(zhì)構(gòu)造中的斷層不僅破壞了煤層的連續(xù)完整性，而且使煤層瓦斯排放條件發(fā)生了變化。有的斷層有利于煤層瓦斯的排放，也有的斷層不利于瓦斯的排放，成為阻擋瓦斯排放的屏障；前者通常稱為開放性斷層，后者則稱為封閉性斷層。斷層的開放性與封閉性主要取決于如下條件：屬于封閉條件較好的封閉性斷層。（2）斷層與地面或沖積層的連通情況。一般情況下，規(guī)模大且與地通或與松散沖積層相連的斷層，瓦斯排放條件好，為開放型斷層。（3）煤層與斷層另一盤接觸的巖層性質(zhì)，倘若該巖層透氣性好，則于瓦斯的排放，該斷層為開放型斷層。的緊閉程度以及斷層面裂隙發(fā)育情況等；由于斷層的充填情況、緊閉程度和裂隙發(fā)育情況的不同，故而斷層的開放性和封閉性也有差別。斷層阻隔了瓦斯沿煤層傾斜方向的排放而有利于瓦斯儲存；傾向和斜交斷層則把煤層切割成互不聯(lián)系的塊體，而有利于瓦斯排放。總而言之，斷層對瓦斯的封閉作用如何，不僅與斷層的力學(xué)性質(zhì)有關(guān)，而且與煤層的圍巖性質(zhì)、斷層上下盤與煤層接觸地點巖層的巖性以及斷層的充填情況等均有關(guān)系。倘若在圍巖透氣性較好的開放型地區(qū)，構(gòu)造越復(fù)雜，裂隙越發(fā)育，則該處通道就越多，排氣就越快，瓦斯保存就越少。在圍巖透氣性較差的封閉型地區(qū)，巖層多為屏障層，況且即使有較多的性斷裂存在，往往也不易形成瓦斯排放通道，故面瓦斯容易得到保存。2.3.6水文地質(zhì)條件地下水活躍的地區(qū)裂隙比較發(fā)育，而且處于開放狀態(tài)，這為瓦斯排放提供了通道。此外，地下水在漫長的地質(zhì)歷史時期也可以帶走大量的瓦斯，降低煤層瓦斯含量。地下水對礦物質(zhì)的溶解和侵蝕會造成地層的天然卸壓，使得煤層及圍巖的透氣性大大增強，從而增大瓦斯的散失量。2.4煤層瓦斯含量測定方法已有的煤層瓦斯含量數(shù)據(jù)是建立模型進行預(yù)測的前提，其數(shù)量多少及可靠性將直接影響預(yù)測的精度。因此，要盡可能從多種渠道獲取可靠的煤層瓦斯含量數(shù)據(jù)。目前，獲取煤層瓦斯含量數(shù)據(jù)的方法可分為直接法和間接法兩類。1883型密閉式）采樣測定煤層氣含量。封閉在煤芯管。鉆具提至地面后，卸下已裝有煤芯的煤芯管，送到實驗室進行脫氣，得出瓦斯含量。程中煤芯泄出的瓦斯。鉆具提至地面后，卸下已裝有瓦斯及煤芯的帶集氣室的取樣器，保持密閉狀態(tài)送到實驗室進行脫氣，得出煤層氣含量。在前蘇聯(lián)煤田地質(zhì)勘探中廣泛使用上述兩種方法。我國六十年代至七十年代末，使用集氣式煤芯采取器方法，此方法在我國應(yīng)用中存在的主要問題是成功率較低，現(xiàn)已逐漸被淘汰。地面勘探鉆孔瓦斯解析方法是以測定鉆孔中煤芯的瓦斯解吸速度為基礎(chǔ)的，直接用于煤層瓦斯含量測定的瓦斯煤樣采集方法。它將由普通煤芯管鉆取的瓦斯煤樣裝入密封罐,在現(xiàn)場用解吸儀測定煤樣中瓦斯的解吸量隨時間的變化規(guī)律,并根據(jù)煤樣的暴露時間計算在采樣過程中損失的瓦斯量,繼而用解吸瓦斯量（包括解吸量和損失量）與殘存瓦斯量之和除以煤芯質(zhì)量,即可得到煤的瓦斯含量。和早期的煤巖芯采取器法相比，地勘解吸法煤層瓦斯含量測值成功率、可靠性有較大幅度的提高，但是，在鉆進和提升時從煤芯中泄出的氣體卻絲毫未能收集，因此，損失量的計算很難準確把握；而依靠在實驗室通過加熱來縮短瓦斯的解吸時間是否真正能夠達到自然解吸的效果也有待進一步研究。煤層原始瓦斯含量直接測定方法。它主要應(yīng)用于我國生產(chǎn)礦井的本煤層、石門即將揭穿的煤層及鄰近層原始瓦斯含量測定。其基本原理是：井下采集煤樣，實測煤樣的瓦斯解吸量，根據(jù)煤樣的井下瓦斯解吸規(guī)律推算煤樣采集過程中的損失瓦斯量，然后測定煤樣的殘存瓦斯量，最后根據(jù)煤樣的取樣損失瓦斯量、井下瓦斯解吸量、殘存瓦斯量和煤樣重量計算煤層瓦斯含量。與地勘鉆孔相比，它的優(yōu)點是當鉆孔無水時（水平孔或仰孔）損失量的計算比較準確，缺點是當鉆孔塌孔時取樣比較困難。的方法研制了在井下通過測定鉆屑氣體解析速度而推算瓦斯氣體含量的方法屑瓦斯初速度與煤層氣體含量有直接關(guān)系。利用實驗室對煤樣進行解吸測定，可得出如下經(jīng)驗關(guān)系式：W=AV+B（2-1）V1——煤樣解吸過程中第一分鐘時的氣體解析速度A、B——常數(shù)。這樣在井下利用專用工具通過測定鉆屑氣體解析初速度即可獲得取樣點的瓦斯含量。2.4.2間接法根據(jù)已有的各煤層的瓦斯壓力采用間接法算出煤層瓦斯含量（可燃質(zhì)（2-2）式中W——純煤（煤中可燃質(zhì)）瓦斯含量，m3/t·燃；p——煤層瓦斯壓力，MPa；b——吸附常數(shù)，MPa-1；sadM——煤中水分含量，%；adn——系數(shù)，n=0.02/(0.993+0.07p)；K——煤的孔隙容積，m3/t；k——甲烷的壓縮系數(shù)，見表2-1。表2-1甲烷的壓縮系數(shù)(k值)Table2-1Thecoefficientofmethanebecompressed(k)（MPa）4.0溫度(℃)0周世寧提出用拋物線方程來近似取代煤層瓦斯含量曲線，即： 1p——煤層瓦斯壓力，MPa。橋、集等礦推廣應(yīng)用，并取得了瓦斯預(yù)測準確率超過80的%良好效果。因此，根據(jù)回采工作面瓦斯涌出實測數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果，利用分源預(yù)測法預(yù)測回采工作面瓦斯涌出量的計算公式，可以反演煤層瓦斯含量。煤層一次采全高時，開采層瓦斯涌出量與煤層瓦斯含量之間有如下關(guān)系：k1—圍巖瓦斯涌出系數(shù)，取決于回采工作面頂板管理方法；k2—工作面丟煤瓦斯涌出系數(shù)，其值為工作面回采率的倒數(shù)；k3—巷道預(yù)排瓦斯影響系數(shù)，其值由下式計算：X—煤層原始瓦斯含量，m3/t；Xc—采落煤殘存瓦斯含量，m3/t；L—回采工作面長度，m；h—巷道瓦斯預(yù)排等值寬度，m。在已知回采工作面開采層瓦斯涌出量時，可按下式反算開采煤層的瓦斯含量：準確程度的關(guān)鍵，這些參數(shù)主要有開采層瓦斯涌出量、圍巖瓦斯涌出、巷道瓦斯預(yù)排等值寬度和采落煤殘存瓦斯含量等。2.5煤層瓦斯含量地勘測值可靠性分析由于采樣質(zhì)量、測定方法不同等原因，地勘期間煤層瓦斯含量測值并不全部真實可靠，因此，依據(jù)以下原則對實測數(shù)據(jù)進行分析校正：（1）集氣法瓦斯含量測值往往偏低，乘1.2的損失系數(shù)進行校正；真空罐法瓦斯含量測值乘1.4~1.7的損失系數(shù)進行校正。校正后可與解吸的瓦斯含量測值一起使用。（2）煤樣灰分含量超過40時%，解吸法瓦斯含量測值應(yīng)剔除。（3）采取的煤芯長度小于0.4m或煤樣重量少于250g時，解吸法瓦斯含量測值只具參考價值。情況時，無論采用集氣法還是解吸法，測值不合格，予以剔除?？?，予以剔除。（6）一個鉆孔有兩個或兩個以上合格瓦斯含量測值時，取大值。為煤層瓦斯含量傾向變化規(guī)律分析的依據(jù)。中，從煤、巖涌出的以甲烷為主的各種有害氣體的總稱。煤層瓦斯含量是標難狀態(tài)下單位質(zhì)量煤中所含的瓦斯體積，單位是m3/t。瓦斯在煤體存在的狀地質(zhì)史、煤層埋藏深度和頂板基巖厚度、煤的變質(zhì)程度、煤層頂板巖性和砂巖比、地質(zhì)構(gòu)造、水文地質(zhì)條件煤層瓦斯含量測定方法：煤層瓦斯含量確定方法可分為直接法和間接法影響瓦斯含量的各種因素以及測定瓦斯含量的一般方法才能選定基礎(chǔ)變量和為模型提供數(shù)據(jù)支持。3回歸分析理論基礎(chǔ)3.1回歸分析概述的情況是一個變量的變化能完全決定另一個變量的變化。例如，—個保險公司承保汽車5萬輛，每輛保費收入為1000元，則該保險公司汽車承保總收入 x與y兩個變量間完全表現(xiàn)為一種確定性關(guān)系，即函數(shù)關(guān)系。切的程度并沒有到由一個可以完全確定另一個的程度。如下收入高了這種消費品的銷售量就大。但是由居民收入x井本能完全確定某種高檔消費品的銷售量y，因為這種高檔消費品的銷售量還受著人們的消費習(xí)慣、心理因素、其他商品的吸引程度及價格的高低等諸多因素的影響。這樣變量y與變量x就是一種非確定的關(guān)系。再加：廣告費支出與商品銷售額、保險利潤與保費收入、工業(yè)產(chǎn)值與用電量等。這方面的例子不勝枚舉。非確定性關(guān)系。由于經(jīng)濟問題的復(fù)雜性，有許多因素因為我們的認識以及其他客觀原因的局限，并沒有包含在?；蛘哂捎谠囼炚`差、測量誤差以及其他種種偶然因素的影響，使得另外一個或一些變量的取值帶有一定的隨機性。因而當一個或一些變量取定值后，不能以確定值與之對應(yīng)。在推斷統(tǒng)計中，我們把上述變量間具有密切關(guān)聯(lián)而又不能由某一個或某這種統(tǒng)計關(guān)系規(guī)律性的研究是統(tǒng)計學(xué)中研究的主要對象，現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)中關(guān)于統(tǒng)計關(guān)系的研究已形成兩個重要的分支，它們叫相關(guān)分析和回歸分析。回歸分析和相關(guān)分析都是研究變量間關(guān)系的統(tǒng)計學(xué)課題。在應(yīng)用中，兩種分析方法經(jīng)常相互結(jié)合和滲透，但它們研究的側(cè)重點和應(yīng)用面不同。它們的差別主要有以下幾點：首先是在回歸分析中，變量y稱為因變量，處在被解釋的特殊地伙。在相關(guān)分析中．變量y與變量x處于平等的地位，即研究變量y與變量x的密切程度與研究變量x與變量y的密切程度是一回事。其是隨機變量，自變量x可以是隨機變量，也可以是非隨機的確定變量。通常的回歸模型中，我們總是假定x是非隨機的確定變且。再次是相關(guān)分析的研究主要是為刻畫兩類變量問線性相關(guān)的密切程度。而回歸分析不僅可以揭示變量x對變量y的影響大小。由于回歸分析與相關(guān)分析的研究側(cè)重不同，使得它們的研究方法也大不相同?；貧w分析已成為現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)中應(yīng)用最廣泛、研究最活躍的一個獨立分支。所謂回歸分析是指通過試驗和觀測，去尋找隱藏在變量間的統(tǒng)計關(guān)系的一種數(shù)學(xué)方法。3.2回歸分析的主要容及其一般模型3.2.1回歸分析研究的主要容回歸分析研究的主要對象是客觀事物變量間的統(tǒng)計關(guān)系，它是建立在對客觀事物進行大量試驗和觀察的基礎(chǔ)上，用來尋找隱藏在那些看上去是不確定的現(xiàn)象中的統(tǒng)計規(guī)律性的統(tǒng)計方法?；貧w分析方法是通過建立統(tǒng)計模型研究變量間相互關(guān)系的密切程度、結(jié)構(gòu)狀態(tài)、模型預(yù)測的一種有效的工具?；貧w分析方法在生產(chǎn)實踐中的廣泛應(yīng)用是它發(fā)展和完善的根本動力。如果從19世紀初(1809年)高斯(Gauss)提出最小二乘法算起，回歸分析的歷史已有190多年。從經(jīng)典的回歸分析方法到近代的回歸分析方法，它們所研究的容非常豐富。如果按研究的方法來劃分，回歸分析研究的圍大致如下：1）線性回歸（一元線性回歸、多元線性回歸、多個因變量與多個自變量的回歸）含有定性變量的回歸3.2.2回歸模型的一般形式如果變量X1X2,…與隨機變量y之間存在著相關(guān)關(guān)系．通常就意味著每1X2,…取定值后，y便有相應(yīng)的概率分布與之對應(yīng)。隨機變量y與相關(guān)變量X1X2,…之間的概率模型為：其中，隨機變量y稱為被解釋變量因(變量)X1X2,…稱為解釋變量自(變量)。在計量經(jīng)濟學(xué)中，也稱因變量為生變量，自變量為外生變量；f機誤差項ε的引入．才將變量之間的關(guān)系描述為一個隨機方程，使得我們可以借助隨機數(shù)學(xué)方法研究y與X1X2,…關(guān)系由。于客觀經(jīng)濟現(xiàn)象是錯綜復(fù)示由于人們的認識以及其他客觀原因的局限而沒有考慮的種種偶然因京。隨機誤差項主要包括下列因素的影響：但又對回歸被解釋變量y有影響的因素；2)樣本數(shù)據(jù)的采集過程中變量觀測值的觀測誤差的影響；3)理論模型設(shè)定誤差的影響；4)其他隨機因素的影響。模型(3-1)式清楚地表達了變量X1X2,…與隨機變量y的相關(guān)關(guān)系，它由兩部分組成：一部分是確定性函數(shù)關(guān)系，由回歸函數(shù)f(X1既有聯(lián)系又不確定的特點。X解釋變量的線性是非本質(zhì)的，因為解釋變量是非線性時，?？梢酝ㄟ^變量的替換把它轉(zhuǎn)化成線性的。,n是(3-2)式中變量(X1,X2,…Xp；y的)一組觀測值，則線性回歸模型可表示為：=β0+β1Xi1+β2Xi2+..假設(shè)：1解)釋變量X1X2,…是非隨機變量，觀測值Xi1,Xi2,…Xi2)等方差及不相關(guān)的假定條件為：iijij這個條件稱為高斯—馬爾柯夫(Gauss-Markov)條件，簡稱G—M條件。在計等。3)正態(tài)分布的假定條件為：i1n相互獨立在此條件下便可得到關(guān)于回歸系數(shù)的最小二乘估計及σ2估的結(jié)果，如它們分別是回歸系數(shù)及σ的2最小方差無偏估計等，并且可以作回歸的顯著性檢驗及區(qū)間估計。方面是因為線性回歸的應(yīng)用最廣泛；另一方面是只有在回歸模型為線性的假定下，才能得到比較深人和一般的結(jié)果；再就是有許多非線性的回歸模型可以通過適當?shù)霓D(zhuǎn)化變?yōu)榫€性回歸問題進行處理。因此，線性回歸模型的理論和應(yīng)用是本書研究的重點。3.3建立實際問題回歸模型的過程回歸分析模型主要是揭示事物間相關(guān)變量的數(shù)量聯(lián)系。首先要根據(jù)所研究問題的目的設(shè)置因變量g，然后再選取與y有統(tǒng)計關(guān)系的一些變量作為自變量。變量之后，就要對這些變量收集、整理統(tǒng)計數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的收集是建立經(jīng)濟問題回歸模型的重要一環(huán)，是一項基礎(chǔ)性工作，樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量如何，對回歸模型的水平有至關(guān)重要的影響。圍，我們可考慮用線性回歸模型去擬合這條盲線，也即選擇線性回歸模型。如果n個樣本點的分布大致在一條指數(shù)曲線的周圍，我們就可選擇指數(shù)形式的理論回歸模型去描述它?；貧w理論模型確定之后，利用收集、整理的樣本數(shù)據(jù)對模型的未知參數(shù)結(jié)出估計是回歸分析的重要容。未知參數(shù)的估計方法最常用的是普通最小二乘法，它是經(jīng)典的估計方法。對于不滿足模型基本假設(shè)的回歸問題，人們給出了種種新方法，如嶺回歸、主成分回歸、偏最小二乘估計等。但它們都是以普通最小二乘法為基礎(chǔ)，這些具體方法是我們后邊一些章節(jié)研究的重點。這里要說明的是，參數(shù)估計當變量及樣本較多時，計算量很大，只有依靠計SAS等都是參數(shù)估計的基本軟件。們建立回歸模型的目的是為了應(yīng)用它來研究經(jīng)濟問題，但如果馬上就用這個模型去作預(yù)測、控制和分析，顯然是不夠慎重的。因為這個模型是否真正揭示了被解釋變量與解釋變量之間的關(guān)系，必須通過對模型的檢驗才能決定。對于回歸模型的檢驗一般需要進行統(tǒng)計檢驗和模型經(jīng)濟意義的檢驗。驗，還有擬合優(yōu)度的檢驗，隨機誤差項的序列相關(guān)檢驗，異方差性檢驗，解釋變量的多重共線性檢驗等。合理的經(jīng)濟意義時，就需要對回歸模型進行修改。模型的修改有時要從設(shè)置變量是否合理開始，是不是把某些重要的變量忘記了考慮，變量間是否具有很強的依賴性，樣本量是不是太少，理論模型是否合適。例如某個問題本應(yīng)用曲線方程去擬合，而我們誤用直線方程去擬合，當然通不過檢驗。這就要重新構(gòu)造理論模型。模型的建立往往要反復(fù)幾次修改，特別是建立一個實際經(jīng)濟問題的回歸模型，要反復(fù)修正才能得到一些量化依據(jù)。線性回歸雖然簡單，但通過一元線性回歸模型的建立過程，我們可以了解回歸分析方法的基本統(tǒng)計思想以及它在實際問題研究中的應(yīng)用原理。本節(jié)將詳細討論一元線性回歸的建模思想、最小二乘估計及其性質(zhì)、回歸方程的有關(guān)檢驗、預(yù)測和控制的理論及應(yīng)用。在實際問題的研究中，經(jīng)常要研究某一現(xiàn)象與影響它的某一最主要因素的關(guān)系。如影響糧食產(chǎn)量的因素非常多，但在眾多因素中，施肥量是一個最重要的因素，我們往往需要研究施肥量這一因素與糧食產(chǎn)量之間的關(guān)系；在消費問題的研究中，影響消費的因素很多，但我們可以只研究國民收入與消費額之間的關(guān)系，因為國民收入是影響消費的最主要因素；保險公司在研究火災(zāi)損失的規(guī)律時，把火災(zāi)發(fā)生地與最近的消防站的距離作為一個最主要因素，研究火災(zāi)損失與火災(zāi)發(fā)生地距最近消防站的距離之間的關(guān)系。像上面的例子都是只考慮兩個變量間的關(guān)系，描述上述x與y間線性關(guān)=1時的情況。亦即0+(3-3)式將實際問題中變量y與x之間的關(guān)系用兩個部分描述。一部分是 但密切的程度又沒有到由x惟一確定y的地步的這種特殊關(guān)系。(3.3)式稱為變量x對y的一元線性理論回歸模型。一般我們稱y為被解EQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up0(是未知參數(shù)，稱),1)0+1x（3-5）稱（3-5）式為回歸方程。1，(x,y)(i=1,2,,n所)對應(yīng)的點，得到的圖稱為散點圖。若散點圖呈直線狀， ii則可以假定變量y與x之間有如下關(guān)系：（3-6）其中y為隨機變量，x為非隨機變量，β稱為回歸系數(shù)。ε為隨機變量，稱為1隨機誤差，它可以理解為y中無法用x表示的其它各種隨機因素造成的誤差。1x來估計y的均值E(y)，即0+2是與x無關(guān)的待定常數(shù)。因此，變量(x,y的)n對獨立觀測數(shù)據(jù)(xi,yi)(i=1,2,,n)應(yīng)滿足（3-8）EQ\*jc3\*hps35\o\al(\s\up1(^),y)0+x3-9）EQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up0(的),1)（誤差平方和）ii=1盡可能地小。又因為（3-10）（3-11）的解。記則方程組（3-11）化為（3-12）i=1所以方程組（3-12）有唯一解，其解為i=1若記則可化為i=1i=1（3-14）所求回歸方程為（3-15）這種以誤差平方和達最小為原則的參數(shù)估計方法稱為最小二乘估計。3.4.4回歸方程的顯著性檢驗由前面的討論可知，變量y與x之間存在線性統(tǒng)計關(guān)系是依據(jù)散點圖作出的假設(shè)。這只是一種直觀判斷，并不可靠。一旦變量y與x之間不存在線性統(tǒng)計關(guān)系，則我們所確定的回歸方程將毫無意義。因此，在建立了回歸方程后，我們必須對變量y與x之間是否真正存在線性統(tǒng)計關(guān)系進行檢驗，這就是所謂的回歸方程顯著性檢驗。對回歸方程（3-15）進行顯著性檢驗，就是要檢驗假設(shè)不真時，模型（3-8）成立，即y與x之間存在線性統(tǒng)計關(guān)系。為了檢驗假設(shè)H0，需要建立檢驗統(tǒng)計量。在建立檢驗統(tǒng)計量之前，首先對引起數(shù)據(jù)y1,y2,,yn波動的主要因素進行分析。歸納起來引起數(shù)據(jù)n波動的主要因素有兩個：(2)其它一切隨機因素（包括試驗誤差）的影響，稱為誤差因素。觀測值y(i=1,2,,n的)總離差ii=1可以證明i=1i=1i=1EQ\*jc3\*hps35\o\al(\s\up0(y),^)EQ\*jc3\*hps35\o\al(\s\up0(^),y)EQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up5(^),β)EQ\*jc3\*hps35\o\al(\s\up2147483647(y),^)EQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up5(^),β)EQ\*jc3\*hps35\o\al(\s\up1(^),y)i記（3-16）i=1i=1則是描述EQ\*jc3\*hps35\o\al(\s\up1(^),y)1，EQ\*jc3\*hps35\o\al(\s\up1(^),y)2,，EQ\*jc3\*hps35\o\al(\s\up0(^的),yn)離散程度的平方和，U的大小反映(i=1,2,,n)波動的影響，因此稱U為回為1（因為自變量的個數(shù)是是反映其它一切隨機因素由回歸平方和U及剩余平方和Q的意義可知，y與x之間是否存在線性統(tǒng)計關(guān)系，取決于U及Q在L中所占的比例大小，或者看U/Q的大小，這個比值越大，說明x對y的線性影響越大?？梢宰C明 Q~x2(n—2)，且U與Q相互獨立。2而在假設(shè)H0成立的條件下，有U~x2(1).U2因此，由F分布的定義知，在H0成立的條件下，（3-17）有了檢驗統(tǒng)計量F，在給定的顯著性水平α下，假設(shè)HEQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up1(的),0)拒絕域為若假設(shè)H3-15）的回歸效果是顯著的，這說明變量y與x之間存在顯著的線性統(tǒng)計關(guān)系；否則回歸方程（3-15）的回歸效果是不顯著的，這說明變量y與x之間不存在顯著的線性統(tǒng)計關(guān)系。回歸平方和U與剩余平方和Q也可采用下述簡便公式計算有關(guān)。因此，有必要考慮線性模型的更一般形式，即多元線性回歸模型：自變量由一元擴展到了多元，因此在計算上相對要復(fù)雜一些。下面將多元線性回歸分析簡要地做一個介紹。假設(shè)變量y與變量x1,x2,,xm之間有如下關(guān)系m0+2x2++mxm來估計y的均值E(y)，即x是與x1,x2,,xm無關(guān)的待定常數(shù)。n)應(yīng)滿足：（3-21）布N(0,σ2的)隨機變量3-21）式稱為多元線性回歸的數(shù)學(xué)模型。若記則（3-21）式的矩陣形式為：與一元線性回歸的理論相同，也以使得誤差平方和ii=1最小為原則，對回歸方程EQ\*jc3\*hps35\o\al(\s\up2(^),y)0+xmxm的參數(shù)β0,因為i=1i=1所以β0,EQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up0(的),m)EQ\*jc3\*hps38\o\al(\s\up1(β),^)（3-24）的解。EQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up0(的估計值為),m)則所求回歸方程為（3-26）（3-27）若記-1,T則（3-29）3.5.3回歸方程的顯著性檢驗稱為理論值，并且其平均值也是y．若記則U稱為回歸平方和，它反映了自變量x1,x2,,xm的變化所引起的k對y(k=1,2,,n)波動的影響，其自由度為L的自由度減去m，即(n—1)—m=n—m—1．對回歸方程的顯著性檢驗是指檢驗假設(shè)2==可以證明 m—1)，且U和Q相互獨立．2UU2因此，由F分布的定義知，在H0成立的條件下，U有了檢驗統(tǒng)計量F，在給定的顯著性水平α下，假設(shè)HEQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up0(的),0)拒絕域為若假設(shè)H0沒有被拒絕，則回歸方程（3-26）的回歸效果是不顯著的，這說明變量y與變量x1,x2,,xm之間不存在顯著的線性統(tǒng)計關(guān)系，回歸方程（3-26）沒有任何實際意義；若假設(shè)H3-26）的回歸效果是顯著的，這說明變量y與變量x1,x2,,xm之間存在顯著的線性統(tǒng)計關(guān)3.5.4回歸系數(shù)的顯著性檢驗果進行檢驗．但總體回歸效果顯著并不說明每個自變量x1,xEQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up1(對因變量),m)y的影響都是顯著的，即可能有某個自變量x對y的影響并不顯著，或者能i被其它的自變量的作用所代替．因此，對這種自變量我們希望能從回歸方程中剔除，從而建立更簡單的回歸方程．顯然若自變量x對因變量y的影響不顯著，則它的回歸系數(shù)β就應(yīng)取值ii為零．因此，檢驗每個自變量x是否對y影響顯著，就是檢驗假設(shè)ii=0,i=可以證明，在假設(shè)H0成立的條件下，統(tǒng)計量2其中c為（3-28）式中矩陣C=(c)=S一的1主對角線上第i個元素。EQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up0(EQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up0(的),0)拒絕域為iα若假設(shè)HEQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up0(被拒絕，),0)則x對iy有顯著影響；否則x對iy沒有顯著影響，xi應(yīng)到了回歸方程中所有的自變量對y的影響都顯著時才能停止．逐步討論一元線性回歸分析和多元線性回歸分析：建立回歸模型的過程：1）根據(jù)研究的目的，設(shè)置指標變整理統(tǒng)計數(shù)據(jù)，3）確定理論回歸模型的數(shù)學(xué)形式，4）模型參數(shù)的一元線性回歸模型的建立過程，我們可以了解回歸分析方法的基本統(tǒng)計思想以及它在實際問題研究中的應(yīng)用原理。本節(jié)將詳細討論一元線性回歸的建模思想、最小二乘估計及其性質(zhì)、回歸方程的有關(guān)檢驗、預(yù)測和控制的理論及應(yīng)用自變量由一元擴展到了多元。其中，應(yīng)用參數(shù)的最小二乘估計計算回歸參數(shù)的表達式為：-1XTY于實際問題?；貧w模型提供了數(shù)學(xué)模型，本設(shè)計中主要討論了煤層厚度和煤層深度兩個變量對瓦斯含量的影響，因此需應(yīng)用多元線性回歸分析的數(shù)學(xué)模型。通過數(shù)學(xué)模型的建立才能解決實際問題，求得回歸參數(shù)的具體值。4.1建立ODBC數(shù)據(jù)源1）使用MicrdsoftOfficeAccess2003創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫“WaSiShuJ數(shù)據(jù)庫中建立表格“ShuJu”過程如下：圖4-1MicrosoftAccess2003創(chuàng)建表格界面Figure4-1TheinterfaceofMicrosoftAccess2003forcreatingaform圖4-2新建數(shù)據(jù)表對話框Figure4-2Thedialogboxforcreatinganewdatatable圖4-3數(shù)據(jù)表視圖Figure4-3Theinterfaceofdatasheet4）關(guān)閉并將表名改為“ShuJu”，到此為止，數(shù)據(jù)表的建立便完成了，接下來便可以在計算機中創(chuàng)建數(shù)據(jù)源。1）從Windows的開始啟動菜單中的管理工具中運行“ODBC（數(shù)據(jù)源）”圖4-4ODBC數(shù)據(jù)源管理器Figure4-4DatasourceadministratorofODBC圖4-5創(chuàng)建新數(shù)據(jù)源對話框Figure4-5Thedialogboxforcreatinganewdatasource圖4-6ODBCMicrosoftAccess安裝界面Figure4-6TheinstalledinterfaceofODBCMicrosoftAccess圖4-7選擇數(shù)據(jù)庫對話框Figure4-7Thedialogboxofselectingdatabase菜單項的New菜單命令，單擊Projects標簽2）選擇MFCAppWizard(exe)程序類型，并在Projectname編輯框中輸鈕5）單擊DataSource按鈕，出現(xiàn)DatabaseOptions對話框，在此對話框中下拉ODBC列表，選擇數(shù)據(jù)源WaSiShuJu如圖4-10單擊O6）在SelectDatabaseTables對話框中單擊OK按鈕，到目前為止，數(shù)據(jù)源WaSiShuJu中的ShuJu表和應(yīng)用程序之間建立了連接。然后，出現(xiàn)Step2對話框，單擊Next按鈕轉(zhuǎn)到Step3。圖4-8新建項目工程界面Figure4-8Theinterfaceforcreatinganewproject圖4-9設(shè)置數(shù)據(jù)庫類型界面Figure4-9Theinterfaceofsettingthedatabase’stype圖4-10選擇數(shù)據(jù)庫對話框Figure4-10Thedialogboxforselectingdatabase圖4-11選取數(shù)據(jù)表對話框Figure4-11Thedialogboxforselectingthedatatable8）在Step4對話框中，應(yīng)為本程序沒有用到打印功能，我們選擇關(guān)閉PrintingandPrintPreview選項，單擊Next按鈕。9）在Step5中，本程序接受缺省值，單擊Next按鈕。4.3程序設(shè)計及其功能實現(xiàn)瓦斯含量；所以，在應(yīng)用程序的界面中必須設(shè)計顯示/錄入這三類數(shù)據(jù)的編輯框，此外，應(yīng)用程序還要實現(xiàn)錄入數(shù)據(jù)、刪除數(shù)據(jù)、檢驗（計算F值）、計算回歸參數(shù)等功能，因此，主界面還要包含實現(xiàn)上述功能的按鈕，此外，本程序是在計算出回歸參數(shù)的基礎(chǔ)上預(yù)測瓦斯含量的，所以主界面應(yīng)首先計算出該模型的回歸參數(shù)，然后在下一級界面進行瓦斯含量的預(yù)測根據(jù)以上要求，設(shè)計應(yīng)用程序主界面視圖如圖4-12，該圖即為應(yīng)用程序的主界面。圖4-12設(shè)置應(yīng)用程序主界面Figure4-12Theinterfaceforsettingthemainapplication表4-1編輯框IDTable4-1Editboxes’ID編輯框煤層厚度煤層深度IDC_HANLIANGTable4-2Buttons’ID按鈕刪除數(shù)據(jù)計算回歸參數(shù)檢驗（計算F值）3)選擇View菜單下的ClassWizard，單擊MembeiVariable標簽圖4-13連接變量對話框Figure4-13Thedialogboxforconnectingvariable6)單擊ClassWizard的OK按鈕，完成修改4.3.3.1編輯錄入數(shù)據(jù)按鈕實現(xiàn)數(shù)據(jù)的錄入3)單擊“OK”按鈕，完成添加。4)添加對話框，執(zhí)行Insert菜單下的Resource命令，添加一個Dialog的設(shè)置如圖4-16圖4-14設(shè)置消息函數(shù)界面Figure4-14Theinterfaceforsettingmessagefunctions圖4-15添加消息函數(shù)對話框Figure4-15Thedialogboxforaddinginformationfunction圖4-16設(shè)置錄入數(shù)據(jù)對話框Figure4-16Settingthedialogbox’interfaceforentringdata表4-3對話框中編輯框IDTable4-3Editboxes’IDofthedialogboxClassNameTypeMemberCAddDialogCStringm_HouDuCAddDialogCStringm_ShenDuIDC_HANLIANGCAddDialogCStringm_HanLiang圖4-17添加CAddDialog對話框類Figure4-17Addinganewclassofdialogboxnamed“CAddDialog”在View類文件中添加頭文件#include“AddDialog.h”在OnAdd()中添加代碼voidCYuCeHanLiangView::{//TODO:Addyourcontrolnotificationhand{m_pSet->AddNew();m_pSet->m_HouDu______=dlg.m_HouDu;m_pSet->m_ShenDu______=dlg.m_ShenDu;m_pSet->m_HanLiang______=dlg.m_HanLiang;m_pSet->Update();}}在View類下為按鈕IDC_DELETE添加BN_CLICKED消息函數(shù)，并在其消息函數(shù)中添加代碼：voidCYuCeHanLiangView::OnD{//TODO:Addyourcontrolnotificationhandm_pSet->Delete();m_pSet->MoveNext();{m_pSet->MoveLast();}m_pSet->SetFieldNull(NULL);}4.3.3.3檢驗（計算F值）的實現(xiàn)圖4-18設(shè)置“F值”對話框Figure4-18Settingtheinterfaceofthedialogboxcalled"Fvalue"執(zhí)行Insert菜單下的NewClass，在對話框的Name欄中添加類名為圖4-19添加CFZhiDialog對話框類Figure4-19Addinganewclassofdialogboxnamed“CFZhiDialog”圖4-20為編輯框連接變量Figure4-20Connectingthevariablefortheeditbox4)為“檢驗(計算F值)”按鈕添加消息函數(shù)OnJianyan()，并添加頭文件：#include"math.h"，#include"FZhiDialog.h"，添加代碼：voidCYuCeHanLiangView::OnJi{//TODO:Addyourcontrolnotificationhanddoublex[100][3];doubley[100];doublexT[3]//xT[3][100]代表x[100][3]的轉(zhuǎn)置矩陣//給矩陣x[100][3]賦值intH=0;//H代表數(shù)據(jù)表中的行數(shù)m_pSet->MoveFirst();while(!m_pSet->IsEOF()){}{}x[i][0]=1.00;{}x[i][0]=0.00;m_pSet->MoveFirst();{x[i][1]=atof(m_pSet->m_HouDu_x[i][2]=atof(m_pSet->m_ShenDu_}{}x[i][1]=0.00;x[i][2]=0.00;m_pSet->MoveFirst();for(intq=0;q<H;q++){y[q]=atof(m_pSet->m_HanLiang_}{}y[q]=0.00;{{}}doublexTx[3][3]={{0,0,0},{0,0,0},{0{{{xTx[l][c]+=xT[l][n]*x}}}{{}}//分析中有兩個變量，解矩陣方程時X的最高指數(shù)為2{}{{ZGJuZhen[i][j]=ZGJuZhen[i][j]-ZGJuZhen[i][k]*Zb[i]=ZGJuZhen[ZHISHU][ZHISHU+1]/ZGJuZhen[ZHISHU][Z}}{b[k]=(ZGJuZhen[k][ZHISHU+1]-temp)/ZGJuZhen}m_pSet->MoveFirst();{YUCE[i]=b[0]+b[1]*atof(m_pSet->m_HouDu______)+b[2]*aSet->m_ShenDu______);}//計算F值m_pSet->MoveFirst();{Y+=atof(m_pSet->m_HanLiang_}m_pSet->MoveFirst();{SSE+=pow((atof(m_pSet->m_HanLiang______)-YUCE[m_pSet->MoveNext();}FZhi.Format("%.4lf",(SSR/p)/(SSE/(H-}4.3.3.4編寫“JianYan.exe”程序，實現(xiàn)對回歸模型的顯著性檢驗圖4-21設(shè)置數(shù)據(jù)表容Figure4-21Settingthecontentsofdatatable（注：F分布表見附錄）2)運行“MicrosoftVisualC+菜單項的New菜單命令，單擊Projects標簽3)選擇MFCAppWizard(exe)程序類型，并在Projectname編輯框中輸入“JianYan”鈕5)本應(yīng)用程序用到了數(shù)據(jù)庫資源，但不需要文件支持，選擇DatabaseViewWithoutFileSupport選項6)單擊DataSource按鈕，出現(xiàn)DatabaseOptions對話框，在此對話框中下拉ODBC列表，選擇數(shù)據(jù)源WaSiShuJu7)在SelectDatabaseTables對話框中，選擇Fbiao表，單擊OK按鈕9)在Step4對話框中，應(yīng)為本程序沒有用到打印功能，我們選擇關(guān)閉PrintingandPrintPreview選項，單擊Next按鈕。10)在Step5中，本程序接受缺省值，單擊Next按鈕。11)最后單擊Finish按鈕完成創(chuàng)建JianYan應(yīng)用程序框架的選擇。圖4-22選取數(shù)據(jù)表對話框Figure4-22Thedialogboxofselectingthedatatable圖4-23設(shè)置程序界面Figure4-23Settingtheinterfaceoftheprocedures表4-4變量名及其類型Table4-4variable’snamesandtypesClassNameTypeMemberCJianYanViewdoublem_FZhiCJianYanViewCStringm_PZhiCJianYanViewCStringm_XianZhuCJianYanViewdoublem_ShuMu14）為“計算”按鈕添加消息函數(shù)“OnJisuan()”,并添加代碼：voidCJianYanView::OnJ{//TODO:Addyourcontrolnotificationhandm_pSet->MoveFirst();{{}m_pSet->MoveNext();}{m_PZhi="0.01";m_XianZhu=回"歸方程顯著";}elseif(m_FZhi>=m_pSet->{m_PZhi="0.05";m_XianZhu=回"歸方程顯著";}{}m_PZhi="wrong";m_XianZhu=回"歸方程不顯著";}圖4-24設(shè)置消息函數(shù)界面Figure4-24Settingtheinterfaceofthemessagefunction圖4-25添加消息函數(shù)對話框Figure4-25Thedialogboxforaddinganinformationfunction2)添加對話框，執(zhí)行Insert菜單下的Resource命令，添加一個Dialog資源。ID為IDD_JISUAN,Caption為“回歸參數(shù)/預(yù)測值”。在對話框上添加控件，控件的設(shè)置如圖4-26。圖4-26設(shè)置“回歸參數(shù)/預(yù)測值”對話框Figure4-26Settingtheinterfaceofthedialogboxcalled"regressionparameter/forecastvalue"表4-5設(shè)置編輯框控件IDTable4-5SettingtheIDsoftheeditboxClassNameTypeMemberCJiSuanDialogCStringm_CanShu1CJiSuanDialogCStringm_CanShu2CJiSuanDialogCStringm_CanShu3IDC_HANLIANGCJiSuanDialogCStringm_HanLiang圖4-27添加CJiSuanDialog對話框類Figure4-27Addinganewclassofdialogboxnamed“CJiSuanDialog”的頭文件命令，實現(xiàn)參數(shù)的計算：在View類中添加頭文件“#include<stdlib.h>”，使程序包含“atof”函數(shù)實現(xiàn)將字符串轉(zhuǎn)化為實型數(shù)據(jù)，添加頭文件#include"JiSuanDialog.h"，實現(xiàn)對話框的調(diào)用。并在OnJisuan()函數(shù)中voidCYuCeHanLiangView::OnJ{//TODO:Addyourcontrolnotificationhanddoublex[100][3];doubley[100];doublexT[3//xT[3][100]代表x[100][3]的轉(zhuǎn)置矩陣//給矩陣x[100][3]賦值intH=0;//H代表數(shù)據(jù)表中的行數(shù)m_pSet->MoveFirst();while(!m_pSet->IsEOF({m_pSet->MoveNext();}{}x[i][0]=1.00;{}x[i][0]=0.00;m_pSet->MoveFirst();{x[i][1]=atof(m_pSet->m_HouDu_x[i][2]=atof(m_pSet->m_ShenDu_m_pSet->MoveNext();}{}x[i][1]=0.00;x[i][2]=0.00;m_pSet->MoveFirst();for(intq=0;q<H;q++){y[q]=atof(m_pSet->m_HanLiang_m_pSet->MoveNext();}{}y[q]=0.00;{{}}doublexTx[3][3]={{0,0,0},{0,0,0},{0{{{xTx[l][c]+=xT[l][n]*x}}}{{}}//分析中有兩個變量，解矩陣方程時X的最高指數(shù)為2{}{{ZGJuZhen[i][j]=ZGJuZhen[i][j]-ZGJuZhen[i][k]*ZGJuZb[i]=ZGJuZhen[ZHISHU][ZHISHU+1]/ZGJuZhen[ZHISHU][Z}}{b[k]=(ZGJuZhen[k][ZHISHU+1]-temp)/ZGJuZhen}Dlg.m_CanShu1.Format("%.4lf",bDlg.m_CanShu2.Format("%.4lf",bDlg.m_CanShu3.Format("%.4lf"}4.3.3.6添加代碼實現(xiàn)程序預(yù)測瓦斯含量的功能1)添加對話框，執(zhí)行Insert菜單下的Resource命令，添加一個Dialog件的設(shè)置如圖4-28圖4-28設(shè)置“輸入數(shù)據(jù)”對話框Figure4-28Settingtheinterfaceofdialogboxcalled"inputdata"表4-6輸入數(shù)據(jù)對話框中編輯框IDTable4-6Theeditboxes’IDofthedilogboxClassNameTypeMemberCShuRuDialogdoublem_HouDuCShuRuDialogdoublem_ShenDu圖4-29添加CShuRuDialog對話框類Figure4-29Addinganewclassofdialognamed“CShuRuDialog”4)為“預(yù)測”按鈕添加消息函數(shù)OnOnJieguo()。voidCJiSuanDialog::OnJ{//TODO:Addyourcontrolnotificationhand{w=atof(m_CanShu1)+atof(m_CanShu2)*dlg.m_HouDu+atof(m_CanShu3)//atof()函數(shù)將字符型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成實型數(shù)據(jù)，該函數(shù)包含在“stdlib.h”m_HanLiang.Format("%.2lf",w);}通過前三節(jié)的編寫，本應(yīng)用程序便具備了預(yù)測瓦斯含量的功能，只需將測得的原始數(shù)據(jù)錄入，便可實現(xiàn)瓦斯預(yù)測的功能，在此先簡要介紹本程序的一些主要功能和使用方法：在YuCeHanLiang文件夾下的Debug子文件夾中YuCeHan運行它便能打開所創(chuàng)建的應(yīng)用程序?？颍谠搶υ捒蜉斎鐢?shù)據(jù)后點擊“確定”按鈕，便實現(xiàn)了數(shù)數(shù)據(jù)會被保存到數(shù)據(jù)庫中“ShuJu”表的相應(yīng)位置。數(shù)據(jù)錄入工作完成后，我們便可以在程序的主界面上瀏覽所輸入的數(shù)據(jù)，錄”“移動到下一記錄”“移動到最后一條記錄”的操作。在瀏覽數(shù)據(jù)時，在編輯框中修改列值后再滾動記錄，修改后的值就傳遞到數(shù)據(jù)表中了。在瀏覽數(shù)據(jù)時，需要刪除當前數(shù)據(jù)，只需單擊“刪除數(shù)據(jù)”按鈕便可實現(xiàn)對當前數(shù)據(jù)的刪除操作。6)檢驗回歸模型的顯著性（計算F值）回歸模型建立后并不能直接用于預(yù)測瓦斯含量，需要檢驗回歸模型的顯著性，判斷模型是否符合要求，以便判斷其是否能應(yīng)用于預(yù)測含量，在錄入數(shù)據(jù)操作完成后，點擊“檢驗（計算F值）”按鈕，便會彈出“F值”對話框，其中顯示了該模型下的F值，將計算出的F值輸入到“JianYan.exe”程序中的“F值”編輯框，并在“采樣數(shù)”中輸入測量數(shù)據(jù)的組數(shù)，點擊“計算”按鈕，便能得到“P值”和模型的顯著性。如果模型顯著表明模型可用，接下來便可進行下一步操作。彈出“回歸參數(shù)/預(yù)測值”對話框，在相應(yīng)的編輯框中便顯示了三個回歸參數(shù)的值