本文選題：瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè) + 獨(dú)立成分分析��； 參考：《工礦自動(dòng)化》2015年04期

【摘要】：為提高含噪聲瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)的預(yù)測(cè)精度,提出了一種基于獨(dú)立成分分析(ICA)和k-最近鄰(kNN)法的反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP-ANN)預(yù)測(cè)模型。利用滑動(dòng)時(shí)間窗算法產(chǎn)生訓(xùn)練樣本矩陣,采用ICA方法估計(jì)訓(xùn)練樣本矩陣中的獨(dú)立成分,用不含噪聲的獨(dú)立成分重新構(gòu)建訓(xùn)練集;運(yùn)用k-NN法減小訓(xùn)練集規(guī)模,引入混合距離測(cè)度函數(shù)降低訓(xùn)練過程的計(jì)算復(fù)雜度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該預(yù)測(cè)模型較普通BP-ANN模型有效減小了瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè)誤差和訓(xùn)練時(shí)間。
[Abstract]:In order to improve the prediction accuracy of noise-containing gas concentration data, a back-propagation artificial neural network (BP-ANN) model based on independent component analysis (ICA) and kNN method was proposed. The moving time window algorithm is used to generate the training sample matrix, the ICA method is used to estimate the independent components in the training sample matrix, the independent component without noise is used to reconstruct the training set, and the k-NN method is used to reduce the size of the training set. The hybrid distance measure function is introduced to reduce the computational complexity of the training process. The experimental results show that the prediction model is more effective than the conventional BP-ANN model in reducing the prediction error and training time of gas concentration.
【作者單位】： 西安科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;西安科技大學(xué)能源學(xué)院;
【基金】：陜西省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2012JQ8035) 陜西省教育廳科研計(jì)劃資助項(xiàng)目(2013JK0870)
【分類號(hào)】：TD712.3

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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10 李建樓;聲波作用下煤體瓦斯解吸與放散特征研究[D];安徽理工大學(xué);2010年

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1 時(shí)天;基于混沌時(shí)間序列的瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè)研究[D];西安科技大學(xué);2009年

2 孫銳;泥漿介質(zhì)非等壓條件下煤芯瓦斯解吸規(guī)律研究[D];河南理工大學(xué);2010年

3 管玲玲;基于藍(lán)光平臺(tái)的瓦斯?jié)舛确治龅难芯颗c實(shí)現(xiàn)[D];山東科技大學(xué);2011年

4 閻東慧;高瓦斯礦井掘進(jìn)通風(fēng)瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究[D];西安科技大學(xué);2012年

5 孫維吉;不同孔徑下瓦斯流動(dòng)機(jī)理及模型研究[D];遼寧工程技術(shù)大學(xué);2007年

6 趙勇;煤吸附/解吸瓦斯的低頻振動(dòng)特性試驗(yàn)研究[D];西安科技大學(xué);2011年

7 李銘輝;采動(dòng)條件下煤巖力學(xué)特性及瓦斯運(yùn)移時(shí)空演化規(guī)律[D];重慶大學(xué);2013年

8 丁潤東;瓦斯粉塵協(xié)同檢測(cè)與預(yù)警研究[D];齊魯工業(yè)大學(xué);2013年

9 楊靜;礦用瓦斯?jié)舛葯z測(cè)系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)[D];西安工業(yè)大學(xué);2014年

10 周翔;瓦斯監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)及瓦斯流分析與程序設(shè)計(jì)[D];西安科技大學(xué);2005年

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本文編號(hào)：2066179