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基于W-RBF的瓦斯时间序列预测方法
  • 441
  • 576
  • 作者

    高莉胡延军于洪珍

  • 单位

    徐州师范大学电气工程及自动化学院中国矿业大学信息与电气工程学院中国矿业大学信息与电气工程学院 江苏徐州221116江苏徐州221008

  • 摘要
    对煤矿监测监控系统采集到的瓦斯历史数据进行特征分析,通过小数据量法判定瓦斯时间序列为混沌时间序列.利用混沌时间序列的特性确定RBF神经网络的输入节点个数.提出了基于W-RBF的瓦斯时间序列预测方法.该方法将小波的多分辨率特性与RBF神经网络相结合,以提高预测精度.仿真结果表明,该方法不仅能预测出瓦斯时间序列的变化趋势,还可以保证预测值的精度,预测值与真实值对比,绝对误差最大为0.1%,且92个采样点的预测值与真实值相一致.
  • 关键词

    瓦斯W-RBF时间序列预测混沌

  • 基金项目(Foundation)
    江苏省自然科学基金资助项目(BK2001073)；徐州师范大学重点资助项目(06XLA25)；
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