基于动态聚类的瓦斯浓度高斯预测模型

发布时间：2019-03-20 12:21

【摘要】：为了实现准确可靠的瓦斯浓度预测,利用总歪指标取最大值来确定动态聚类的最佳聚类,以此减少不确定、随机因素干扰所引起的预测误差。由于高斯过程回归参数少、易实现,能输出具有较高置信度的置信区间,故利用高斯过程回归进行瓦斯浓度区间预测,并利用微分进化算法来确定高斯过程超参数。将动态聚类算法和高斯回归模型结合,实现了瓦斯浓度的区间预测模型。通过实验对比分析,结果表明该方法能够有效地预测出瓦斯浓度变化趋势,较高斯过程预测模型提高了瓦斯浓度的预测精度。
[Abstract]:In order to achieve accurate and reliable gas concentration prediction, the maximum value of total crooked index is used to determine the optimal clustering of dynamic clustering, so as to reduce the prediction error caused by uncertainty and random factor interference. Because Gao Si process has few regression parameters, it is easy to realize and can output confidence interval with high confidence. Therefore, Gao Si process regression is used to predict gas concentration interval, and differential evolutionary algorithm is used to determine Gao Si process superparameters. The interval prediction model of gas concentration is realized by combining dynamic clustering algorithm with Gao Si regression model. The experimental results show that this method can predict the trend of gas concentration effectively and improve the prediction precision of gas concentration compared with Gao Si process prediction model.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学基础教学部;辽宁工程技术大学电气与控制工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.51274118) 辽宁省大学生创新训练项目(No.201310147028)
【分类号】：TD712;TP311.13

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