《表2 药物咨询类型分布：基于PCA-PSO-ELM的瓦斯涌出量预测》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
在进行主成分分析之前，首先借助MATLAB对原始数据采用z-score方法进行无量纲化处理，消除数据间由于指标单位的不同而存在的较大差异，然后对瓦斯涌出量的13个指标进行相关性分析，得到各指标间的相关系数矩阵如表2所示．
| 图表编号 | XD00211992400 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.12.20 |
| 作者 | 王彦彬 |
| 绘制单位 | 辽宁工程技术大学工商管理学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表4 速凝剂性能：基于PCA-PSO-ELM的瓦斯涌出量预测》2020.12.20
- 《表3 总方差解释：基于PCA-PSO-ELM的瓦斯涌出量预测》2020.12.20
- 《表6 采样说明：基于PCA-PSO-ELM的瓦斯涌出量预测》2020.12.20
- 《表1 矿井瓦斯涌出量预测结果》2020.08.30
- 《表2 实测拟合计算与瓦斯涌出量预测值对比分析》2020.12.10
- 《表1 瓦斯涌出量预测结果》2020.12.10
- 《表5 瓦斯涌出量预测结果对比》2020.05.01
- 《表2 五采区瓦斯涌出量预测》2020.06.28
- 《表2 数据预测对比图：基于灰色理论与BP神经网络瓦斯涌出量预测研究》2020.04.01
- 《表2 数据预测对比图：基于灰色理论与BP神经网络瓦斯涌出量预测研究》2020.04.01
- 《表1 观测原始数据：基于灰色理论与BP神经网络瓦斯涌出量预测研究》2020.04.01
- 《表5 自变量分析表：基于主成分-逐步回归分析法的瓦斯涌出量预测研究》2020.01.20
- 《表2 掘进巷道煤壁瓦斯涌出量预测值》2019.02.15
- 《表7 绝对瓦斯涌出量预测结果》2019.10.25
- 《表2 误差检验计算公式：瓦斯涌出量的人工神经网络预测的研究》2019.09.01
- 《表2 矿井瓦斯涌出量预测结果》2019.07.28
- 《表2 不同类型综放工作面瓦斯涌出量预测结果对比》2019.12.15
- 《表2 工作面预抽达标后瓦斯涌出量预测结果》2019.08.01
- 《表4 主成分得分系数：基于主成分分析法的煤矿瓦斯涌出量预测》2019.04.10
- 《表3 主因子得分系数：基于主因子分析的改进BP神经网络瓦斯涌出量预测》2018.12.10