基于W-RBF的瓦斯时间序列预测方法

• 作者: 于洪珍 胡延军 高莉
• 来源期刊: 煤炭学报
• 学科: 工学
• 关键词: 瓦斯 W-RBF 时间序列预测 混沌
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 页码范围: 67-70
• 页数: 4页
• 分类号: TD712.5
• 字数: 2210字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-9993.2008.01.015

摘要

对煤矿监测监控系统采集到的瓦斯历史数据进行特征分析,通过小数据量法判定瓦斯时间序列为混沌时间序列.利用混沌时间序列的特性确定RBF神经网络的输入节点个数.提出了基于W-RBF的瓦斯时间序列预测方法.该方法将小波的多分辨率特性与RBF神经网络相结合,以提高预测精度.仿真结果表明,该方法不仅能预测出瓦斯时间序列的变化趋势,还可以保证预测值的精度,预测值与真实值对比,绝对误差最大为0.1%,且92个采样点的预测值与真实值相一致.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于洪珍	中国矿业大学信息与电气工程学院	61	389	12.0	17.0
2	胡延军	中国矿业大学信息与电气工程学院	23	222	6.0	14.0
3	高莉	徐州师范大学电气工程及自动化学院	5	34	2.0	5.0