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基于决策融合的多模型顶板安全预警

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-05-07  浏览次数:1
摘 要:为了对矿井深部开采中煤层巷道的动压规律进行准确的预警预测,采用决策融合的多模型顶板来压预测方法。利用聚合经验模态分解方法(EEMD)对每个传感器监测数据进行模态分解,得到各子模型的多个固有模态函数(IMF)序列;根据模态函数的特点,对非线性
  • 【题 名】基于决策融合的多模型顶板安全预警
  • 【作 者】郝秦霞 张金锁
  • 【机 构】西安科技大学通信与信息工程学院 陕西西安710054 延安大学管理学院 陕西延安761000
  • 【刊 名】《中国安全科学学报》2015年 第1期 171-176页 共6页
  • 【关键词】围岩应力 经验模态分解方法(EEMD) 决策融合 单整自回归移动平均模型(ARIMA) 统计识别模式
  • 【文 摘】为了对矿井深部开采中煤层巷道的动压规律进行准确的预警预测,采用决策融合的多模型顶板来压预测方法。利用聚合经验模态分解方法(EEMD)对每个传感器监测数据进行模态分解,得到各子模型的多个固有模态函数(IMF)序列;根据模态函数的特点,对非线性序列运用支持向量机(SVM)模型,线性序列运用单整自回归移动平均(ARIMA)模型进行预测,再将各子模型中各种预测值合成重构得到各子模型的预测输出;通过统计识别模式将各子模型的预测数据进行归一化决策融合后,在同一个时空坐标系中表示出来。实际应用表明,用多模型融合的预测方法能实现采场顶板动态规律的远期、近期以及实时预测,并能很好地反映动压大变形规律,捕捉顶板灾害的预兆信息。
 
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  • (1) 围岩应力,经验模态分解方法(EEMD),决策融合,单整自回归移动平均模型(ARIMA),统计识别模式
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