【摘 要】
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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-
【机 构】
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徐州师范大学电气工程及自动化学院,中国矿业大学信息与电气工程学院
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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.
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