以北京某大型民营连锁加油站为例,该站采用Mini9000集中式二次油气回收系统。zhong所周知集中式油气回收系统回收气量非常不稳定,气液比数据跳动性强。我们随机选取该加油站距离真空泵最远的10号加油枪,连续152个加油样本数据,建立算法模型。
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通过绘制油气流量(Y)和燃油流量 (X)的散点图,来分析两个变量之间存在线性关系。从散点图可以看出油气流量(Y)和燃油流量(X)大体呈现为线性关系,所以建立如下线性模型:![]() | 从上表可以看出油气流量与燃油流量之间相关系数为0.982,为高度线性相关,进步确认建立一元线性回归模型。 |
3.建立线性回归模型
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结果分析:表1中相关系数为0.982,判定系数为0.982,调整判定系数为0.964,估计值的标准误差1.80858。表2是回归分析中的系数:常数项a0=1.648,燃油流量X的回归系数a2=1.035。a2的标准误差为0.016,回归系数t的检验值为63.020,P值为0,满足95%的置信区间,可认为回归系数有显著意义。 得到线性回归方程:Y=1.035X+1.648 |
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4.残差分析
1)残差自相关分析 | 2)残差异方差检验 |
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从上图可以残差之间相关性特别小,其相关系数都在95%的置信区间之间,相对于自相关性的伴随概率都小于0.05,说明序列之间不存在显著的相关性。 | 从上图可以看出残差不存在异方差性 |
5.预测分析
1)根据前面建立的模型,对油气流量进行预测分析,其真实值与拟合值的图形如下: | 2)拟合预测的误差分析结果如下: |
| 从上图可以看出平均绝对误差仅为1.27,绝对误差所占总误差的比例仅3.85%,说明模型拟合的不错,模型可以应用实际工作中。 |
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