基于动态聚类的瓦斯浓度高斯预测模型

• 作者: 付华 刘永超 尹玉萍 张冲 魏林
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 动态聚类 微分进化 高斯过程 时间序列 置信区间
• 年，卷（期）: 2015,（24）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 260-265
• 页数: 6页
• 分类号: X936
• 字数: 6893字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1401-0321

摘要

为了实现准确可靠的瓦斯浓度预测,利用总歪指标取最大值来确定动态聚类的最佳聚类,以此减少不确定、随机因素干扰所引起的预测误差.由于高斯过程回归参数少、易实现,能输出具有较高置信度的置信区间,故利用高斯过程回归进行瓦斯浓度区间预测,并利用微分进化算法来确定高斯过程超参数.将动态聚类算法和高斯回归模型结合,实现了瓦斯浓度的区间预测模型.通过实验对比分析,结果表明该方法能够有效地预测出瓦斯浓度变化趋势,较高斯过程预测模型提高了瓦斯浓度的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付华	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	242	1698	20.0	28.0
2	张冲	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	7	20	3.0	4.0
3	魏林	辽宁工程技术大学基础教学部	15	38	4.0	6.0
4	刘永超	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	2	16	2.0	2.0
5	尹玉萍	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	16	51	5.0	7.0