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基于瓦斯涌出时间序列的煤与瓦斯突出预测方法研究
被引量:
7
1
作者
关维娟
张国枢
+1 位作者
陈清华
邓明
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第3期170-173,共4页
基于瓦斯涌出时间序列(简称G序列),研究了利用G线图、移动平均线模型和综合法进行煤与瓦斯突出预测的方法。研究表明:G序列G线图法可实时反映瓦斯涌出的细小变化情况,从而可对瓦斯突出前的异常变化特征及时辨识,但是由于瓦斯涌出影响因...
基于瓦斯涌出时间序列(简称G序列),研究了利用G线图、移动平均线模型和综合法进行煤与瓦斯突出预测的方法。研究表明:G序列G线图法可实时反映瓦斯涌出的细小变化情况,从而可对瓦斯突出前的异常变化特征及时辨识,但是由于瓦斯涌出影响因素复杂,短期内的异常波动并不一定是突出信号,从而容易造成误判。而移动平均线模型以均线系统为基础,通过判别瓦斯涌出浓度在一定时期内的总体变化趋势,揭示煤体中影响煤与瓦斯突出的各因素与突出之间的关系。综合法利用G线图结合移动平均线模型进行突出预测,除G线图和移动平均线本身提供的信息外,结合G线与不同周期的移动平均线的相互穿越发出的一些反转信号,能够更为准确地预报瓦斯突出。
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关键词
安全工程
煤与
瓦斯
突出
瓦斯涌出时间序列
预测
G线图
移动平均线
综合法
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职称材料
基于非线性STUKF滤波器和ESN算法的耦合预测模型
被引量:
3
2
作者
彭继慎
吕东东
+2 位作者
宋立业
付华
司南楠
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第7期1029-1034,共6页
针对瓦斯浓度时间序列的混沌性,提出一种回声状态网络算法(ESN)和无迹卡尔曼滤波器(UKF)、强跟踪滤波器(STF)耦合的混沌时间序列预测模型。对于一维瓦斯浓度混沌时间序列,采用平均轨道周期的C-C算法在时间域确定重构空间的最佳时间延迟...
针对瓦斯浓度时间序列的混沌性,提出一种回声状态网络算法(ESN)和无迹卡尔曼滤波器(UKF)、强跟踪滤波器(STF)耦合的混沌时间序列预测模型。对于一维瓦斯浓度混沌时间序列,采用平均轨道周期的C-C算法在时间域确定重构空间的最佳时间延迟和嵌入维数,在相空间通过非线性回归预测模型拟合瓦斯涌出动力演化轨迹,提出带有渐消因子的非线性STUKF滤波器对ESN联合参数进行最优状态估计。试验结果表明:基于STUKF的ESN瓦斯涌出模型预测方法有效,在STUKF滤波器作用下增强了ESN算法的学习效率、提高了模型的跟踪能力,能达到精度高、鲁棒性好等优点。
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关键词
瓦斯
涌出
混沌
时间
序列
STUKF滤波器
状态估计
瓦斯
涌出
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职称材料
题名
基于瓦斯涌出时间序列的煤与瓦斯突出预测方法研究
被引量:
7
1
作者
关维娟
张国枢
陈清华
邓明
机构
安徽理工大学理学院
安徽理工大学能源与安全学院
安徽理工大学机械工程学院
阜阳师范学院计算机与信息学院
出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第3期170-173,共4页
文摘
基于瓦斯涌出时间序列(简称G序列),研究了利用G线图、移动平均线模型和综合法进行煤与瓦斯突出预测的方法。研究表明:G序列G线图法可实时反映瓦斯涌出的细小变化情况,从而可对瓦斯突出前的异常变化特征及时辨识,但是由于瓦斯涌出影响因素复杂,短期内的异常波动并不一定是突出信号,从而容易造成误判。而移动平均线模型以均线系统为基础,通过判别瓦斯涌出浓度在一定时期内的总体变化趋势,揭示煤体中影响煤与瓦斯突出的各因素与突出之间的关系。综合法利用G线图结合移动平均线模型进行突出预测,除G线图和移动平均线本身提供的信息外,结合G线与不同周期的移动平均线的相互穿越发出的一些反转信号,能够更为准确地预报瓦斯突出。
关键词
安全工程
煤与
瓦斯
突出
瓦斯涌出时间序列
预测
G线图
移动平均线
综合法
Keywords
safety engineering
coal and gas outburst
G series of gas emission
identification of preeursor
G line chart
moving average line
synthesis method
分类号
TD713 [矿业工程—矿井通风与安全]
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职称材料
题名
基于非线性STUKF滤波器和ESN算法的耦合预测模型
被引量:
3
2
作者
彭继慎
吕东东
宋立业
付华
司南楠
机构
辽宁工程技术大学电气工程与控制工程学院
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第7期1029-1034,共6页
基金
国家自然科学基金项目(51274118)
文摘
针对瓦斯浓度时间序列的混沌性,提出一种回声状态网络算法(ESN)和无迹卡尔曼滤波器(UKF)、强跟踪滤波器(STF)耦合的混沌时间序列预测模型。对于一维瓦斯浓度混沌时间序列,采用平均轨道周期的C-C算法在时间域确定重构空间的最佳时间延迟和嵌入维数,在相空间通过非线性回归预测模型拟合瓦斯涌出动力演化轨迹,提出带有渐消因子的非线性STUKF滤波器对ESN联合参数进行最优状态估计。试验结果表明:基于STUKF的ESN瓦斯涌出模型预测方法有效,在STUKF滤波器作用下增强了ESN算法的学习效率、提高了模型的跟踪能力,能达到精度高、鲁棒性好等优点。
关键词
瓦斯
涌出
混沌
时间
序列
STUKF滤波器
状态估计
瓦斯
涌出
Keywords
chaotic time series of gas emission
filter of STUKF
state estimation
gas emission
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP21 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于瓦斯涌出时间序列的煤与瓦斯突出预测方法研究
关维娟
张国枢
陈清华
邓明
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011
7
下载PDF
职称材料
2
基于非线性STUKF滤波器和ESN算法的耦合预测模型
彭继慎
吕东东
宋立业
付华
司南楠
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017
3
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职称材料
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