基于EMD技术与ELM的瓦斯浓度时间序列分析研究

赵振学

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基于EMD技术与ELM的瓦斯浓度时间序列分析研究

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煤矿井下瓦斯浓度时间序列预测是一个非线性数据处理问题。该时间序列含有丰富地质信息和物理信息等,挖掘其隐含信息对研究井下瓦斯浓度变化规律具有重要意义。为此利用经验模态分解技术(EMD)提取了隐含在瓦斯浓度序列中的非线性高频波动项和低频趋势项,再对各分量构造不同的极限学习机(ELM)进行跟踪预测,最后叠加各分量的预测值得到瓦斯浓度后序的预测值。算例的分析结果表明,EMD-ELM算法具有较强的预测能力,预测精度高于已有一些预测方法,对有效控制和预防瓦斯浓度超标,保证煤矿安全生产具有参考意义。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2017年第4期|144-146|共3页
作者
赵振学;
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作者单位

兰州石化职业技术学院信息处理与控制工程学院;

甘肃兰州730060;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
瓦斯浓度时间序列; 经验模态分解技术; 极限学习机; 预测分析;

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