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基于混沌时间序列法的瓦斯涌出量预测 被引量:1

Forecasting of Gas Emissions Based on Chaotic Time Series
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摘要 利用相空间重构技术,并借助C-C方法和小数据量法从一维瓦斯涌出量时间序列中提取最大Lyapunov指数。结果表明:最大Lyapunov为0.28126的瓦斯浓度时间序列具有混沌特性,且在短期内,预测结果与实际情况符合较好。 Applying phase space reconstruction method , C-C arithmetic and small data sets, this paper distills the largest Lyapunov exponent from one-dimension time series of Gas Emissions. The results show that the time series has a chaotic characteristic while the largest Lyapunov exponent is 0.281 26, and the predictive result is satisfactory in short time.
作者 倪小军
出处 《科技信息》 2008年第31期34-34,20,共2页 Science & Technology Information
关键词 瓦斯 混沌时间序列 预测 gas chaotic time series forecasting
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