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安全预测的EEMD-PSR-Elman建模方法及应用

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-26  浏览次数:2
摘 要:为分析安全预测中时间序列的非平稳特性并提高预测精度,提出基于集合经验模态分解(EEMD)、相空间重构(PSR)及神经网络的预测建模方法。首先应用EEMD方法将时间序列分解成若干具有不同周期性或趋势性的分量,通过C-C方法计算各分量的最佳嵌入
  • 【题 名】安全预测的EEMD-PSR-Elman建模方法及应用
  • 【作 者】李润求 施式亮 伍爱友
  • 【机 构】湖南科技大学能源与安全工程学院 湖南湘潭411201 煤矿安全开采技术湖南省重点实验室 湖南湘潭411201
  • 【刊 名】《中国安全科学学报》2015年 第6期 105-110页 共6页
  • 【关键词】安全预测 时间序列 集合经验模态分解(EEMD) 相空间重构(PSR) 人工神经网络 煤矿
  • 【文 摘】为分析安全预测中时间序列的非平稳特性并提高预测精度,提出基于集合经验模态分解(EEMD)、相空间重构(PSR)及神经网络的预测建模方法。首先应用EEMD方法将时间序列分解成若干具有不同周期性或趋势性的分量,通过C-C方法计算各分量的最佳嵌入维数和延迟时间;然后分别进行相空间重构;再应用Elman神经网络对各分量进行训练并建立预测模型;最后将各分量预测结果叠加得到最终预测值。用该方法分析反映煤矿安全生产的关键性指标——煤炭生产百万吨死亡率。结果得到具有长期趋势性和周期性波动的5个分量,预测相对误差为-0.11%~0.20%;外推预测表明,中国煤炭生产百万吨死亡率将保持持续下降趋势,至2020年将下降到0.05以下。
 
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  • (1) 安全预测,时间序列,集合经验模态分解(EEMD),相空间重构(PSR),人工神经网络,煤矿
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