10.11731/j.issn.1673-193x.2021.07.003
基于集成学习的改进灰色瓦斯浓度序列预测
为有效提高煤矿瓦斯浓度动态预测精度,基于微分方程理论和最小二乘法,从灰色预测模型静态灰色作用量出发,优化灰色作用量,推导幂指数型灰色作用量的改进灰色瓦斯浓度预测算法,推导基于集成学习不同灰色作用量幂指数型灰色瓦斯预测模型,进而研究吉林八连城长期和短期瓦斯浓度监控数据预测精度.结果表明:瓦斯浓度时间序列近似线性时,基于集成学习的改进灰色瓦斯浓度预测算法优于传统灰色瓦斯浓度预测算法,使瓦斯浓度预测值和实际值的均方根误差降低,均方根差最大降低2.25%.研究结果可有效提瓦斯浓度预测精度.
瓦斯浓度;时间序列;传统灰色预测;改进灰色预测;集成学习
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X936(安全工程)
国家科技重大专项;重庆市社会事业与民生保障科技创新专项
2021-09-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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