煤矿掘进工作面瓦斯涌出混沌时间序列预测模型及应用

摘要

相空间重构技术与人工神经网络是处理非线性系统问题的有效工具,本文依据两者技术原理和耦合点,提出了相空间重构与神经网络相结合的时间序列预测方法,并通过对掘进工作面瓦斯浓度实测数据进行预测检验,大部分预测数据的相对误差小于5％,研究结果表明,基于相空间重构理论与神经网络理论提出的掘进工作面瓦斯涌出时间序列相空间重构与神经网络融合预测模型有很高的预测精度,能较好的反映时间序列内在的运动机理,揭示掘进工作面瓦斯涌出动力系统复杂的运动规律和非线性特性,为掘进工作面瓦斯涌出的可预测性及预测模型的建立提供了新的理论依据.