董丁稳，刘洁，王红刚
出版日期:2013-05-20
发布日期:2013-05-25
基金资助:
Online:2013-05-20
Published:2013-05-25
摘要： 为有效分析煤矿瓦斯监测数据,较准确地预测瓦斯浓度,根据矿井瓦斯实时监测数据和现场采煤方式的特点,分解数据形成的时间序列,用自回归(AR)、径向基函数神经网络(RBFNN)和高斯过程回归(GPR)3个模型组合进行预测.以预测有效度作为其精度的评估指标,得出最佳瓦斯浓度预测结果,实现瓦斯浓度自适应预测,并结合瓦斯监测数据的统计特征,实现瓦斯浓度的实时动态预警.实例分析表明:应用该方法能够提高预测精度,实现超前预警.
中图分类号:
董丁稳，刘洁，王红刚. 矿井瓦斯浓度自适应预测及其预警应用[J]. 中国安全科学学报.
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