基于逻辑回归模型的瓦斯浓度异常值检测与预警 论文

在煤层地质构造不确定性、开采强度变化、瓦斯抽采方案调整和人员作业管理等因素的影响下，瓦斯浓度监测数据通常会存在异常情况。仅依据瓦斯浓度阈值指标不能有效反映危险程度的演化过程，进行预警存在一定风险。为提升瓦斯浓度异常值检测的准确性，提出了一种基于逻辑回归模型的瓦斯浓度异常值检测与预警新方法。

在建立瓦斯数据检测逻辑回归模型后，得到了合理的回归系数并进行了检测试验。试验预测数据结果表明，利用建立的逻辑回归模型识别异常数据的正确率达85%以上，可以有效识别未达到阈值上限的瓦斯数据是否存在异常状态，从而为优化矿井瓦斯浓度的监测与预警提供了新方法。更多关于瓦斯浓度异常变化危险性预警的研究，可以参考矿井瓦斯浓度异常变化危险性预警的研究中的详细分析。

异常值监测在瓦斯浓度监测中的应用也备受关注，相关内容可以通过异常值监测获取进一步的了解。

为了更全面地理解基于监测数据的瓦斯浓度预警方法，您可以参考基于监测数据关联分析的瓦斯浓度预警方法。这些资源将有助于深入了解该领域的最新研究进展，进一步提高瓦斯监测与预警的精度和可靠性。