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独立成分分析在瓦斯浓度预测中的应用研究  
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【英文篇名】 Application research of independent component analysis in gas concentration prediction
【下载频次】 ★★★★
【作者】 龚星宇; 常心坦; 贾澎涛;
【英文作者】 GONG Xingyu; CHANG Xintan; JIA Pengtao; College of Computer Science and Technology; Xi'an University of Science and Technology; College of Energy;
【作者单位】 西安科技大学计算机科学与技术学院; 西安科技大学能源学院;
【文献出处】 工矿自动化 , Industry and Mine Automation, 编辑部邮箱 2015年 04期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 瓦斯浓度预测; 独立成分分析; k-最近邻法; 反向传播人工神经网络;
【英文关键词】 gas concentration prediction; independent component analysis; k-nearest neighbor; back-propagation artificial neural network;
【摘要】 为提高含噪声瓦斯浓度数据的预测精度,提出了一种基于独立成分分析(ICA)和k-最近邻(kNN)法的反向传播人工神经网络(BP-ANN)预测模型。利用滑动时间窗算法产生训练样本矩阵,采用ICA方法估计训练样本矩阵中的独立成分,用不含噪声的独立成分重新构建训练集;运用k-NN法减小训练集规模,引入混合距离测度函数降低训练过程的计算复杂度。实验结果表明,该预测模型较普通BP-ANN模型有效减小了瓦斯浓度预测误差和训练时间。
【英文摘要】 In order to improve prediction accuracy of gas concentration with noise,a back-propagation artificial neural network(BP-ANN)prediction model based on independent component analysis(ICA)and k-nearest neighbor(k-NN)was proposed.Firstly,training samples are got by use of sliding time window algorithm,ICA is used to estimate independent component(IC)in the training samples,and training set is reconstructed with the IC which does not contain noise.Then,k-NN is used to reduce size of the training set and mixed di...
【基金】 陕西省自然科学基金资助项目(2012JQ8035); 陕西省教育厅科研计划资助项目(2013JK0870)
【更新日期】 2015-04-14
【分类号】 TD712.3
【正文快照】 。网络出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/32.1627.TP.20150331.0842.021.html0引言瓦斯灾害是煤矿最严重的灾害之一。准确、可靠的瓦斯浓度预测可有效提高煤矿对瓦斯灾害的防控能力,提高煤矿生产的安全性[1-2]。煤矿生产现场大量的安全监控数据为瓦斯浓度预测提供了基

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