煤矿瓦斯浓度预测的ANFIS方法研究
张剑英
程健
侯玉华
白静宜
裴小斐
1.中国矿业大学,信息与电气工程学院,江苏,徐州,2211162.中国矿业大学,信息与电气工程学院,江苏,徐州,2211163.中国矿业大学,信息与电气工程学院,江苏,徐州,2211164.中国矿业大学,信息与电气工程学院,江苏,徐州,2211165.中国矿业大学,信息与电气工程学院,江苏,徐州,221116
摘要：将时间序列分析方法与自适应神经模糊推理系统(ANFIS)结合,构建煤矿瓦斯浓度的预测模型.根据Takens理论,重构煤矿瓦斯浓度相空间,分别采用互信息法确定相空间时延和假近邻法确定相空间维数;然后在重构相空间中,运用自适应神经模糊推理系统构建煤矿瓦斯浓度的预测模型,并应用混合学习算法整定模型参数.结果表明,得到的模型训练和检验均方根误差分别为0.021 4和0.021 6,充分体现了ANFIS具有显著的学习能力和良好的泛化能力,同时也表明该预测模型是切实可行的.
关键词：时间序列相空间重构自适应神经模糊推理系统(ANFIS)瓦斯浓度
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)TD712(矿山安全与劳动保护)
资助基金：国家自然科学基金(70533050)
论文发表日期：2007-07-02
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：5( 494-498 )
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