發(fā)布時間：2018-04-04 00:31

  本文選題：瓦斯　切入點：時間序列　出處：《中國安全生產科學技術》2017年07期

【摘要】：為分析煤礦瓦斯涌出復雜系統(tǒng)時間序列預測方法,提出自組織數(shù)據(jù)挖掘(SODM)與相空間重構(PSR)相結合的預測建模方法。首先應用C-C方法計算時間序列的最佳嵌入維數(shù)和延遲時間后進行PSR;然后以二元二次方程為傳遞函數(shù),以嵌入維數(shù)變量為自變量,以延遲時間后的時間序列為因變量,通過內準則確定傳遞函數(shù)系數(shù)和外準則選擇最優(yōu)傳遞函數(shù),并以最優(yōu)傳遞函數(shù)的輸出為下層迭代傳遞函數(shù)的輸入,最后獲得最優(yōu)復雜度預測模型。算例結果表明:該方法對煤礦瓦斯涌出量預測的相對誤差為-5.751 7%~6.049 3%,平均相對誤差2.145 7%,預測結果能滿足煤礦安全生產實際工程應用要求。
[Abstract]:In order to analyze the time series prediction method of coal mine gas emission complex system, a prediction modeling method combining self-organizing data mining (SODM) with phase space reconstruction (PSRs) was proposed.First, the best embedding dimension and delay time of time series are calculated by C-C method, then the binary quadratic equation is used as transfer function, the embedded dimension variable is taken as independent variable, and the time series after delay time is taken as dependent variable.The coefficients of the transfer function and the outer criterion are determined by the inner criterion and the optimal transfer function is selected. The output of the optimal transfer function is taken as the input of the lower iterative transfer function, and the optimal complexity prediction model is obtained.The calculation results show that the relative error of this method for predicting coal mine gas emission is -5.7517 and 6.049,33.The average relative error is 2.145. The prediction results can meet the requirements of practical engineering application in coal mine safety production.
【作者單位】： 湖南科技大學資源環(huán)境與安全工程學院;煤礦安全開采技術湖南省重點實驗室;湖南科技大學信息與電氣工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(51274100) 湖南省教育廳科學研究項目(14C0424,14B058) 國家安全生產監(jiān)督管理局南方煤礦瓦斯與頂板災害預防控制安全生產重點實驗室開放基金項目(E21727)
【分類號】：TD712.5

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1707577