文献类型：期刊文章

作　　者：高莉[1] 胡延军[2] 于洪珍[2]

机构地区：[1]徐州师范大学电气工程及自动化学院,江苏徐州221116 [2]中国矿业大学信息与电气工程学院,江苏徐州221008

出　　处：《煤炭学报》

基　　金：江苏省自然科学基金资助项目(BK2001073);徐州师范大学重点资助项目(06XLA25)

年　　份：2008

卷　　号：33

期　　号：1

起止页码：67-70

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：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.

关 键 词：瓦斯 W-RBF  时间序列预测 混沌

分 类 号：TD712.5]