基于多元分布滞后模型的瓦斯浓度动态预测
杨丽1
刘晖2
毛善君3
施超2
1.北京大学 地球与空间科学学院,北京 100871;中煤电气有限公司,北京 1013002.北京大学 地球与空间科学学院,北京,1008713.北京大学 地球与空间科学学院,北京 100871;北京龙软科技股份有限公司,北京 100190
摘要：为实现对瓦斯浓度(体积分数)的准确预测,基于海量煤矿瓦斯监测数据和多元分布滞后模型(MDL)建立了多变量瓦斯浓度时间序列预测模型,基于惩罚最小二乘法和自回归的思想,提出了新的变量选择和定阶方法——Adjust Group最小绝对值压缩与选择(LASSO)方法.该方法以岭估计及局部二次近似迭代算法实现了预测模型的构建,通过有效选取具有解释性的自变量子集,提高模型的解释性,采用广义交叉检验准则(GCV)确定惩罚参数,并通过分组惩罚来实现变量筛选与滞后变量的定阶.结果表明:Adjust Group LASSO方法预测得到的残差平方和为0.433 0,具有较高的精度,能够较好的预测工作面瓦斯浓度的动态变化,与LASSO、最小角回归算法(LARS)以及其他瓦斯预测常用方法相比,大大提高了预测的准确性.
关键词：多元分布滞后模型Adjust Group LASSO最小二乘法自回归瓦斯浓度预测模型
分类号：TD712(矿山安全与劳动保护)
资助基金：国家科技重大专项(2011ZX05040-005)
论文发表日期：2016-01-01
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）
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