煤矿瓦斯浓度预测的ANFIS方法研究

• 作者: 侯玉华 张剑英 白静宜 程健 裴小斐
• 来源期刊: 中国矿业大学学报
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 页码范围: 494-498
• 页数: 5页
• 分类号: TP391|TD712
• 字数: 4180字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1964.2007.04.015

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张剑英	中国矿业大学信息与电气工程学院	44	331	10.0	16.0
2	裴小斐	中国矿业大学信息与电气工程学院	4	66	2.0	4.0
3	程健	中国矿业大学信息与电气工程学院	30	343	10.0	17.0
4	白静宜	中国矿业大学信息与电气工程学院	6	203	5.0	6.0
5	侯玉华	中国矿业大学信息与电气工程学院	3	75	3.0	3.0