【摘 要】
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为分析煤矿瓦斯涌出复杂系统时间序列预测方法,提出自组织数据挖掘（SODM）与相空间重构（PSR）相结合的预测建模方法。首先应用C-C方法计算时间序列的最佳嵌入维数和延迟时间后进行P
【机 构】
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湖南科技大学资源环境与安全工程学院,煤矿安全开采技术湖南省重点实验室,湖南科技大学信息与电气工程学院
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为分析煤矿瓦斯涌出复杂系统时间序列预测方法,提出自组织数据挖掘（SODM）与相空间重构（PSR）相结合的预测建模方法。首先应用C-C方法计算时间序列的最佳嵌入维数和延迟时间后进行PSR;然后以二元二次方程为传递函数,以嵌入维数变量为自变量,以延迟时间后的时间序列为因变量,通过内准则确定传递函数系数和外准则选择最优传递函数,并以最优传递函数的输出为下层迭代传递函数的输入,最后获得最优复杂度预测模型。算例结果表明：该方法对煤矿瓦斯涌出量预测的相对误差为-5.751 7%-6.049 3%,平均相对误差2.14
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