基于多元分布滯后模型的瓦斯?jié)舛葎討B(tài)預測
本文關鍵詞:基于多元分布滯后模型的瓦斯?jié)舛葎討B(tài)預測
更多相關文章: 多元分布滯后模型 Adjust Group LASSO 最小二乘法 自回歸 瓦斯?jié)舛?/b> 預測模型
【摘要】:為實現(xiàn)對瓦斯?jié)舛?體積分數(shù))的準確預測,基于海量煤礦瓦斯監(jiān)測數(shù)據(jù)和多元分布滯后模型(MDL)建立了多變量瓦斯?jié)舛葧r間序列預測模型.基于懲罰最小二乘法和自回歸的思想,提出了新的變量選擇和定階方法——Adjust Group最小絕對值壓縮與選擇(LASSO)方法.該方法以嶺估計及局部二次近似迭代算法實現(xiàn)了預測模型的構建,通過有效選取具有解釋性的自變量子集,提高模型的解釋性,采用廣義交叉檢驗準則(GCV)確定懲罰參數(shù),并通過分組懲罰來實現(xiàn)變量篩選與滯后變量的定階.結果表明:Adjust Group LASSO方法預測得到的殘差平方和為0.433 0,具有較高的精度,能夠較好的預測工作面瓦斯?jié)舛鹊膭討B(tài)變化,與LASSO、最小角回歸算法(LARS)以及其他瓦斯預測常用方法相比,大大提高了預測的準確性.
【作者單位】: 北京大學地球與空間科學學院;中煤電氣有限公司;北京龍軟科技股份有限公司;
【關鍵詞】: 多元分布滯后模型 Adjust Group LASSO 最小二乘法 自回歸 瓦斯?jié)舛?/strong> 預測模型
【基金】:國家科技重大專項項目(十二五)(2011ZX05040-005)
【分類號】:TD712.5
【正文快照】: 3.北京龍軟科技股份有限公司,北京100190)瓦斯作為煤礦井下的一種重大危險源,是煤礦安全領域的研究重點之一.隨著我國數(shù)字煤礦建設的大規(guī)模實施,煤礦安全監(jiān)測等實時數(shù)據(jù)采集與分析系統(tǒng)已經(jīng)得到全面推廣應用.系統(tǒng)通過傳感器實時采集煤礦井下瓦斯及一氧化碳(CO)含量數(shù)據(jù),構成了
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,本文編號:1110700
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