基于粗糙集的Probit回归模型在煤炭种类识别中的应用

摘要：

利用粗糙集理论筛选出识别无烟煤、烟煤、褐煤的主要特征指标粒状微粒体、壳质树脂体、平均最大反射率,并以此三指标建立了Probit回归分析模型,对模型参数先借助模拟退火算法求出初始值,再利用MATLAB优化函数fmincon求出参数的最终值.利用所建模型分别对建模样本和测试样本进行种类识别,结果正确率为100％,表明该模型具有很高的精确度,可用以煤炭种类识别,而且模型简单、易操作.

关键词：煤炭种类识别、粗糙集、Probit回归模型、极大似然估计、MATLAB

分类号：TD849(矿山开采)

资助基金：兰州市科学技术局计划项目兰财建发[2015]85号;兰州石化职业技术学院科技资助项目院发〔2015〕69号;甘肃省科技厅计划项目:石油化工企业应急演练系统1204GKCA004;甘肃省财政厅专项资金立项资助甘财教[2013]116号

在线出版日期：2018-08-27（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：12-15,131