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高炉压差回归分析

2022/07/16171 作者:佚名
导读:将上述影响压差的主要因素与压差运用Minitab 逐一进行回归分析,剔除对压差影响不显著的富氧率和煤比( 显著性水平P > 0. 5)。回归分析数据和方差分析数据见表2、表3。 由表2 回归分析得出各影响因素的P≤0. 05,说明风量、风温、透气性指数和焦比对压差都有显著影响。由表3 方差分析可知P =0. 000 <0. 05,说明回归模型有效。且R - Sq ( 回归模型误差占总误差的百分比)

将上述影响压差的主要因素与压差运用Minitab 逐一进行回归分析,剔除对压差影响不显著的富氧率和煤比( 显著性水平P > 0. 5)。回归分析数据和方差分析数据见表2、表3。

由表2 回归分析得出各影响因素的P≤0. 05,说明风量、风温、透气性指数和焦比对压差都有显著影响。由表3 方差分析可知P =0. 000 <0. 05,说明回归模型有效。且R - Sq ( 回归模型误差占总误差的百分比) 为80. 9%,R -Sq ( 调整) 为77. 1%,二者差值较小,模型精确度较高,风量、风温、透气性指数和焦比对压差的影响贡献率达到77. 1%。并由残差图可知:数据趋于正态、随机分布,无倾向性,无异常状态,模型模拟很好。

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