安全预测的EEMD-PSR-Elman建模方法及应用
【图文】：
揭鋪嗤悖噱淙氩愕揭鋪嗤悖囗鋪嗤愕?输出层的连接权值矩阵;g(·)为隐含层与输出层的激活函数。由此，Elman网络的预测空间可以表示为:y(s+1)=f(y(s)，y(s－1)，…，y(s－ny+1)，u(s)，u(s－1)，…，y(s－nu+1))(13)式中:y(s)表示s时刻的输出，u(s)表示s时刻的输入;ny和nu分别为输出和输入的阶数。则预测模型为:^y(s+1)=f(^y(s+τ－1)，…，y(s+τ－m)，u(s+τ)，…，u(s+τ－m))(14)1．6安全预测的EEMD-PSＲ-Elman建模方法基于EEMD-PSＲ-Elman的安全生产时间序列预测建模过程如图1所示。图1EEMD-PSＲ-Elman预测建模过程Fig．1PredictivemodelingprocessofEEMD-PSＲ-Elman1)用EEMD方法对安全生产时间序列进行分解，得到n个分量和1个余量。2)用C－C方法确定各分量及余量的最佳嵌入维数和延迟时间，分别进行PSＲ。3)在重构后的相空间中分别建立Elman网络预测模型。4)累加各分量与余量的预测结果，获得安全生产时间序列的最终预测结果。第6期李润求等:安全预测的EEMD-PSＲ-Elman建模方法及应用·107·
2应用实例2．1样本数据处理煤矿百万吨死亡率是反映煤矿安全生产的关键性指标。根据国家安全生产监督管理总局公布数据及相关文献［16］整理，，1978—2014年我国煤炭生产百万吨死亡率和逐年下降比例如图2所示。图2全国煤炭生产百万吨死亡率Fig．2MilliontonsmortalityofcoalproductioninChina煤炭生产百万吨死亡率大致可以分为2个阶段，第1阶段是1978—2000年，整体趋势为在波动中下降，由1978年的9.71下降到2000年的5.80;第2阶段是2001年以来呈现的持续下降趋势，2014年已下降到0.255。由图2可知，百万吨死亡率具有明显的长期下降趋势性，通过增广的迪基－福勒检验法(augmentedDickey-Fullertest，ADF)检验，其为一非平稳序列。逐年下降比例在－21.48%～33.69%之间，既有负增长也有正增长，波动性较大，没有清晰显著的规律性，应用ADF检验，同样属于非平稳序列。因此，笔者应用EEMD-PSＲ-Elman预测建模方法对逐年下降比例进行分析和预测建模，从而外推预测2015—2020年我国煤炭生产百万吨死亡率。在煤炭生产百万吨死亡率逐年下降比例原始数据序列中添加白噪声，采用EEMD方法分解，共产生4个分量和1个余量，如图3所示。由图3可知，序列体现了明显的多尺度特征:余量展现了序列的长期发展趋势，呈现较为明显的增长规律，从1978年的－4.13%提高到了2014年的21.92%;分量1—4存在不同的周期性波动。2．2预测建模对每个分量和余量序列应用C－C方法，得到最佳延迟时间为2，2，3，3，4和嵌入维数为3，5，4，5，3。因此，各序列的预测样本个数分别为31，27，26，23和27。依次对各序列进行相空间重构，应用图3百万吨死亡率逐年下降比例经验模态分解Fig．3PercentagedeclineyearbyyearofmilliontonsmortalitybyEEMDElman网?
【作者单位】： 湖南科技大学能源与安全工程学院;煤矿安全开采技术湖南省重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助(51274100) 湖南省教育厅科学研究项目(14C0424)
【分类号】：TD76
【参考文献】
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【共引文献】
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1 曹W毩
本文编号：2532795
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