黑龙江省研究生创新科研项目(YJSCX2009-066HLJ)
- 作品数：2 被引量：4H指数：1
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- 基于混沌理论和神经网络的瓦斯浓度预测研究术
- 2010年
- 针对瓦斯浓度的非线性和混沌时间序列可预测的特点,根据Takens理论重构瓦斯浓度相空间,分别采用互信息最法计算时间延迟T,G-P算法计算嵌入维数m,并采用BP神经网络对混沌时间序列进行预测,最后通过煤矿瓦斯浓度预测的实例说明预测结果,从而成功实现了对瓦斯浓度的预测。
- 赵金宪于光华
- 关键词：瓦斯浓度混沌时间序列神经网络相空间重构
- 瓦斯浓度预测的混沌时序RBF神经网络模型被引量：4
- 2010年
- 为对煤矿瓦斯质量浓度进行精确预测,针对瓦斯质量浓度的非线性特点,在验证其时间序列具有混沌特性的基础上,建立了基于混沌理论和径向基神经网络的预测模型。将实测瓦斯质量浓度时间序列进行相空间重构得到训练样本,并利用MATLAB仿真软件进行编程预测分析。结果表明,相对误差为0~3%,均方差为0.005 6,预测效果良好。实例验证该预测模型切实可行。
- 赵金宪于光华
- 关键词：混沌时间序列神经网络相空间重构
