【摘 要】
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为有效挖掘瓦斯涌出量监测数据隐含特征,预防瓦斯动力灾害,基于希尔伯特-黄变换（HHT）方法、布谷鸟搜索算法（CS）和极限学习机（ELM）基本理论,构建了瓦斯涌出量的HHT-CSELM动态预测模
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为有效挖掘瓦斯涌出量监测数据隐含特征,预防瓦斯动力灾害,基于希尔伯特-黄变换（HHT）方法、布谷鸟搜索算法（CS）和极限学习机（ELM）基本理论,构建了瓦斯涌出量的HHT-CSELM动态预测模型。通过EMD将样本序列分解成多个不同频率的本征模态函数（IMF）分量;利用Hilbert变换获取各分量的瞬时频率,并据此将IMF分量划分成较高频和低频,采用不同的预测模型进行预测,经叠加各预测值得到最终预测结果。以汾西矿业集团某矿瓦斯涌出量监测数据为例进行仿真实验,结果表明：HHT方法能有效降低数据复杂度,其最小相
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