【摘 要】
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为有效分析煤矿瓦斯监测数据,较准确地预测瓦斯浓度,根据矿井瓦斯实时监测数据和现场采煤方式的特点,分解数据形成的时间序列,用自回归(AR)、径向基函数神经网络(RBFNN)和高
【机 构】
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西安科技大学能源学院,西安科技大学期刊中心,
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为有效分析煤矿瓦斯监测数据,较准确地预测瓦斯浓度,根据矿井瓦斯实时监测数据和现场采煤方式的特点,分解数据形成的时间序列,用自回归(AR)、径向基函数神经网络(RBFNN)和高斯过程回归(GPR)3个模型组合进行预测。以预测有效度作为其精度的评估指标,得出最佳瓦斯浓度预测结果,实现瓦斯浓度自适应预测,并结合瓦斯监测数据的统计特征,实现瓦斯浓度的实时动态预警。实例分析表明:应用该方法能够提高预测精度,实现超前预警。
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