基于多元分布滞后模型的瓦斯浓度动态预测

发布时间：2017-10-29 01:03

  本文关键词：基于多元分布滞后模型的瓦斯浓度动态预测

  更多相关文章： 多元分布滞后模型 Adjust Group LASSO 最小二乘法 自回归 瓦斯浓度 预测模型

【摘要】：为实现对瓦斯浓度(体积分数)的准确预测,基于海量煤矿瓦斯监测数据和多元分布滞后模型(MDL)建立了多变量瓦斯浓度时间序列预测模型.基于惩罚最小二乘法和自回归的思想,提出了新的变量选择和定阶方法——Adjust Group最小绝对值压缩与选择(LASSO)方法.该方法以岭估计及局部二次近似迭代算法实现了预测模型的构建,通过有效选取具有解释性的自变量子集,提高模型的解释性,采用广义交叉检验准则(GCV)确定惩罚参数,并通过分组惩罚来实现变量筛选与滞后变量的定阶.结果表明:Adjust Group LASSO方法预测得到的残差平方和为0.433 0,具有较高的精度,能够较好的预测工作面瓦斯浓度的动态变化,与LASSO、最小角回归算法(LARS)以及其他瓦斯预测常用方法相比,大大提高了预测的准确性.
【作者单位】： 北京大学地球与空间科学学院;中煤电气有限公司;北京龙软科技股份有限公司;
【关键词】： 多元分布滞后模型 Adjust Group LASSO 最小二乘法 自回归 瓦斯浓度 预测模型
【基金】：国家科技重大专项项目(十二五)(2011ZX05040-005)
【分类号】：TD712.5
【正文快照】： 3.北京龙软科技股份有限公司,北京100190)瓦斯作为煤矿井下的一种重大危险源,是煤矿安全领域的研究重点之一.随着我国数字煤矿建设的大规模实施,煤矿安全监测等实时数据采集与分析系统已经得到全面推广应用.系统通过传感器实时采集煤矿井下瓦斯及一氧化碳(CO)含量数据,构成了

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本文编号：1110700