基于W-RBF的瓦斯时间序列预测方法
高莉1
胡延军2
于洪珍2
1.徐州师范大学,电气工程及自动化学院,江苏,徐州,2211162.中国矿业大学,信息与电气工程学院,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
分类号：TD712.5(矿山安全与劳动保护)
资助基金：江苏省自然科学基金(BK2001073)徐州师范大学校科研和校改项目(06XLA25)
论文发表日期：2008-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 67-70 )
英文信息