基于回归分析的矿井监测数据挖掘

为提高矿井瓦斯浓度检测的精度，提出了一种基于DSP处理器TMS320F2812为核心的多点分布式监测系统。该系统通过瓦斯传感器阵列采集多点数据，运用非线性补偿和最小二乘数据融合算法进行处理，以实现数据的精确检测。井下多个分布式瓦斯监测终端通过TCP网络连接至地面服务器端，将实时数据传送到监控中心进行显示，同时备份至Access2003数据库，方便历史数据的查询与统计分析。实验结果显示，传感器阵列技术结合非线性补偿和最小二乘数据融合算法，显著提升了瓦斯浓度检测的精度，且多点分布式系统便于维护，具备较高的可靠性。

针对常用的能耗监测方法存在的实时性和智能性不足，提出了一种新的实时能耗监测方法，采用数据挖掘技术。通过聚类分析历史能耗数据，识别能耗模式集合，并建立能耗模式判定树。在实时监测过程中，动态采集能耗数据进行模式匹配，并进行离群点分析，有效判断能耗是否异常。本方法在某综合大楼能耗数据实验中验证了其有效性。

以黄陵一号煤矿802综采无人化工作面历史数据为样本，从跟机作业效率和人工干预操作两个方面进行了统计分析。重点分析了跟机自动化作业的生产效果，并总结了工作面自动化生产效率不足的关键环节和常见的人工干预操作。根据数据分析结果，提出了在无人化工作面生产模式方面的合理建议，以实现减少人力、提高效率的目标。

生物医学数据挖掘之回归分析 上海交通大学医学院计算机应用教研室 龚著琳 回归分析作为一种统计学方法，在生物医学数据挖掘中发挥着至关重要的作用。通过建立自变量（例如基因表达水平、患者特征）和因变量（例如疾病风险、治疗效果）之间的数学关系，回归分析能够帮助我们： 识别预测疾病风险的关键因素： 通过分析大量患者数据，回归模型可以识别出与疾病发生发展密切相关的生物标志物和临床指标，从而为疾病的早期诊断和风险评估提供依据。 预测治疗效果和预后： 回归分析可以帮助我们了解不同治疗方案对患者预后的影响，并根据患者的个体特征预测其对特定治疗的反应，从而实现精准医疗的目标。 揭示生物学机制： 通过分析基因表达、蛋白质组学等数据，回归模型可以揭示基因与疾病、药物与靶点之间的复杂关系，为进一步的生物学研究提供线索。 在生物医学数据挖掘领域，常用的回归分析方法包括： 线性回归： 适用于自变量和因变量之间存在线性关系的情况，可以用于预测连续型变量，例如血压、血糖等。 逻辑回归： 适用于预测二元变量，例如疾病发生与否、治疗成功与否等。 Cox回归： 适用于分析生存数据，例如患者生存时间、肿瘤复发时间等，可以评估不同因素对生存率的影响。 随着生物医学数据的爆炸式增长，回归分析在该领域的应用将会越来越广泛，并为疾病的诊断、治疗和预防提供更加精准和个性化的解决方案。

传统的矿井火灾评价方法过于依赖专家经验，缺乏客观性和系统性。本研究通过分析35起矿井火灾事故案例，确定了煤层自燃等级、人员素质、通风管理、消防系统、安全管理、可燃物管理和设备防爆等7个影响火灾风险的关键因素。利用层次分析法建立权重模型，并结合数据处理对矿井火灾安全等级进行评估，为制定火灾预防和控制策略提供科学依据。

一元和二元回归模型 线性回归模型建立、参数估计、显著性检验 参数置信区间 函数值点估计与置信区间 Y值点预测与预测区间 可化为一元线性回归模型的例子

回归分析是统计学中的一般过程，用于研究变量之间的关系。该方法通过建立数学模型来预测一个变量（因变量）如何随着一个或多个其他变量（自变量）的变化而变化。在实际应用中，回归分析被广泛用于预测和解释数据，帮助研究人员理解变量之间的复杂关系。

该系统利用ArcEngine开发平台和大型网络数据库SQL Server 2005，实现了闪电数据的可视化监测和统计分析。通过将闪电数据与GIS平台无缝对接，系统支持相关数据的管理、查询以及时空统计分析功能，为气象部门提供有效的雷电灾害监测平台，帮助其更好地掌握雷电发生的规律。该系统也为GIS与气象专业的结合提供了有益的探索。

回归分析探讨变量之间的关系，将因变量表示为自变量的函数。理想化模型（如抛物线公式）在一定条件下适用。然而，现实中存在不确定性（如干扰因素），导致单次实验结果无法精确预测。概率因果模式认为，当实验次数足够多时，平均结果具有确定性，即使单次结果是随机的。