本文關(guān)鍵詞：基于EMD-LSSVM的瓦斯?jié)舛葎?dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型

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【摘要】：為提高回采工作面瓦斯體積分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)時(shí)效性,建立了EMDLSSVM的瓦斯體積分?jǐn)?shù)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型;為能夠快速有效地反映瓦斯體積分?jǐn)?shù)當(dāng)前狀態(tài),避免早期歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型預(yù)測(cè)的影響,采用復(fù)合窗口技術(shù)對(duì)瓦斯體積分?jǐn)?shù)時(shí)間序列進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新;為提高算法預(yù)測(cè)精度,先采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法(EMD)對(duì)更新后的窗口數(shù)據(jù)進(jìn)行分解得到高頻項(xiàng)、低頻項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng),考慮到瓦斯體積分?jǐn)?shù)變化受到諸多因素干擾導(dǎo)致預(yù)測(cè)難度較大,但由同類因素影響的瓦斯體積分?jǐn)?shù)變化特征具有較高的相似性,利用聚類方法將瓦斯體積分?jǐn)?shù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)劃分成性質(zhì)相似的若干個(gè)模式類別,以減少各種隨機(jī)因素對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響,再利用最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)對(duì)高、低頻項(xiàng)進(jìn)行加權(quán)預(yù)測(cè),用自回歸(AR)模型對(duì)趨勢(shì)項(xiàng)進(jìn)行預(yù)測(cè),最后進(jìn)行組合預(yù)測(cè)。實(shí)例對(duì)比分析表明,該預(yù)測(cè)模型能夠有效地預(yù)測(cè)瓦斯體積分?jǐn)?shù)的變化趨勢(shì),減少了預(yù)測(cè)時(shí)間,預(yù)測(cè)精度也滿足礦山安全工程實(shí)際要求。
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)基礎(chǔ)教學(xué)部;遼寧工程技術(shù)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 安全工程 復(fù)合窗口 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 最小二乘支持向量機(jī) 時(shí)間序列
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51274118) 遼寧省大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目(201310147028)
【分類號(hào)】：TD712.5
【正文快照】： 2遼寧工程技術(shù)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院,遼寧葫蘆島125105;3遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院,遼寧葫蘆島125105)0引言在礦井安全的日常管理當(dāng)中,通過對(duì)監(jiān)測(cè)監(jiān)控系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)的分析已經(jīng)成為礦井防控瓦斯事故的有效方法。瓦斯體積分?jǐn)?shù)是預(yù)測(cè)煤與瓦斯突出危險(xiǎn)的一項(xiàng)

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中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前9條

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2 李旭東;曹慶貴;張廣宇;龐緒峰;;基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的瓦斯體積分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)模型[J];煤炭技術(shù);2010年06期

3 于順才;丁仰衛(wèi);魯義;趙培;;鹿洼煤礦4301工作面瓦斯體積分?jǐn)?shù)分布規(guī)律數(shù)值模擬[J];煤炭技術(shù);2012年05期

4 蔣繼平;汪涵;;基于光譜吸收的瓦斯體積分?jǐn)?shù)相關(guān)測(cè)量法探討[J];傳感器與微系統(tǒng);2007年04期

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7 董丁穩(wěn);李樹剛;常心坦;林海飛;;基于HHT方法的礦井瓦斯體積分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)[J];中國安全科學(xué)學(xué)報(bào);2011年09期

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