基于HHT方法的矿井瓦斯体积分数预测

• 作者: 常心坦 李树刚 林海飞 董丁稳
• 来源期刊: 中国安全科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 经验模态分解(EMD) Hilbert变换 时间序列 预测 瓦斯体积分数
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 安全工程技术科学
• 页码范围: 100-105
• 分类号: X936
• 字数: 3153字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3033.2011.09.017

摘要

为有效分析煤矿瓦斯监测数据以实现较准确的瓦斯浓度预测,研究应用希尔伯特-黄变换(HHT)方法进行瓦斯浓度时间序列分析与预测的方法.应用经验模态分解(EMD)方法将瓦斯浓度时间序列分解成不同频率的固有模态函数(IMF)分量的叠加,以获取瓦斯浓度时间序列的瞬时特征；通过Hilbert变换求得各IMF分量的瞬时频率,依据各IMF分量瞬时频率的均值将分解得到的IMF划分成较高频和低频2类新的分量,选取适合于各分量特征的预测模型分别进行预测,以消除局部随机性对预测精度的影响,结合自回归(AR)、径向基函数(RBF)神经网络和支持向量机(SVM)3种预测模型实现瓦斯浓度预测.实例分析表明:应用该方法所得预测结果比较准确,降低了预测复杂度,提高了预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李树刚	西安科技大学能源学院	282	4153	31.0	51.0
2	常心坦	西安科技大学能源学院	63	617	15.0	23.0
3	林海飞	西安科技大学能源学院	123	1628	19.0	35.0
4	董丁稳	西安科技大学能源学院	19	151	9.0	11.0