基于ACPSO的PSR-MK-LSSVM瓦斯浓度动态预测方法

• 作者: 付华 代巍
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 瓦斯浓度 动态预测 相空间重构 自适应混沌粒子群 混合核最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 传感器信号处理
• 页码范围: 903-908
• 页数: 6页
• 分类号: X936
• 字数: 4900字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2016.06.019

摘要

为了准确预测采煤工作面的瓦斯浓度，提出基于相空间重构理论、自适应混沌粒子群优化理论的混合核最小二乘支持向量机瓦斯浓度动态预测方法。以井下无线传感器网络监测系统采集到的工作面瓦斯浓度作为研究对象，通过平移不变小波降噪法滤除干扰瓦斯浓度的噪声，以相空间重构的瓦斯浓度序列样本训练混合核最小二乘支持向量机模型，利用自适应混沌粒子群算法优化模型参数，并通过误差校正的方法提高整体系统的预测精度。实验结果表明，提出的动态预测方法可以实现对工作面的瓦斯浓度的良好预测，平均相对误差MAPE值为0.0241、相对均方根误差RRMSE值为0.2097和平均相对变动ARV值0.00311，预测结果合理并且满足工程的实际需要，可为煤矿瓦斯预测和防治工作提供有效理论依据。

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	代巍	辽宁工程技术大学安全科学与工程学院	8	26	4.0	5.0