煤礦瓦斯涌出時(shí)序預(yù)測的自組織數(shù)據(jù)挖掘方法
本文選題:瓦斯 切入點(diǎn):時(shí)間序列 出處:《中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)》2017年07期
【摘要】:為分析煤礦瓦斯涌出復(fù)雜系統(tǒng)時(shí)間序列預(yù)測方法,提出自組織數(shù)據(jù)挖掘(SODM)與相空間重構(gòu)(PSR)相結(jié)合的預(yù)測建模方法。首先應(yīng)用C-C方法計(jì)算時(shí)間序列的最佳嵌入維數(shù)和延遲時(shí)間后進(jìn)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(shí)間后的時(shí)間序列為因變量,通過內(nèi)準(zhǔn)則確定傳遞函數(shù)系數(shù)和外準(zhǔn)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(fù)雜度預(yù)測模型。算例結(jié)果表明:該方法對(duì)煤礦瓦斯涌出量預(yù)測的相對(duì)誤差為-5.751 7%~6.049 3%,平均相對(duì)誤差2.145 7%,預(yù)測結(jié)果能滿足煤礦安全生產(chǎn)實(shí)際工程應(yīng)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(xué)資源環(huán)境與安全工程學(xué)院;煤礦安全開采技術(shù)湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;湖南科技大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51274100) 湖南省教育廳科學(xué)研究項(xiàng)目(14C0424,14B058) 國家安全生產(chǎn)監(jiān)督管理局南方煤礦瓦斯與頂板災(zāi)害預(yù)防控制安全生產(chǎn)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金項(xiàng)目(E21727)
【分類號(hào)】:TD712.5
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):1707577
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