基于卡尔曼滤波及神经网络的瓦斯涌出量预测

• 作者: 马彦阳
• 来源期刊: 陕西煤炭
• 学科: 工学
• 关键词: 瓦斯涌出量 因子分析 BP神经网络 卡尔曼滤波 预测模型
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 问题探讨
• 页码范围: 54-58
• 页数: 5页
• 分类号: TD712.5
• 字数: 3570字
• 语种: 中文

摘要

为解决当前瓦斯涌出量预测过程中存在的因影响因素过多、预测指标与瓦斯涌出量之间非线性关系及其自身时变性等特点而导致预测精度降低的问题,采用SPSS因子分析法对瓦斯涌出量影响因素进行分析降维,将得到的预测指标由构建的BP神经网络与卡尔曼滤波相结合的瓦斯涌出量预测模型进行预测.研究结果表明:采用因子分析的方法能够有效筛选瓦斯涌出量影响因素,并得到了预测指标,降低了预测模型预算复杂度;经过BP神经网络与卡尔曼滤波耦合瓦斯涌出量预测模型,其预测精度明显高于直接采用神经网络模型预测的结果,预测性能明显改善,其平均误差仅为2.75％,表明所采取的瓦斯涌出量预测方法是可行和有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马彦阳		1	0	0.0	0.0