【英文题名】
Gas Time Series Analytical Method and Its Early-warning Application in Coalmine
【作者】
尹洪胜 ;
【导师】
钱建生 ;
【学位授予单位】
中国矿业大学 ;
【学科专业名称】
通信与信息系统
【学位年度】
2010
【论文级别】
博士
【网络出版投稿人】
中国矿业大学
【网络出版投稿时间】
2010-12-02
【基金】
国家自然科学;
【关键词】
煤矿 ;
瓦斯时间序列 ;
平稳性、线性及高斯性检验 ;
特征提取 ;
模式识别 ;
核主成分分析 ;
核独立成分分析 ;
最小二乘支持向量机 ;
【英文关键词】
coalmine ;
gas time series ;
testing for stationarity ;
linearity and gaussianity ;
feature extraction ;
pattern recognition ;
KPCA ;
KICA ;
LS-SVM ;
【中文摘要】
论文以国家自然科学基金重点项目为依托,以淮北矿业集团具体工程项目为实际背景,通过数据挖掘对煤矿瓦斯时间序列进行特征提取和模式识别,实现瓦斯事故预警,对于改善当前我国煤矿安全生产的严峻形势具有重要理论意义和重要实际应用价值。
论文研究的主要内容包括以下方面:煤矿瓦斯时间序列的数据采集与预处理,瓦斯时间序列的平稳性、高斯性、线性检验,基于KPCA/KICA的瓦斯时间序列数据降维与特征提取,基于SVM的瓦斯时间序列模式识别与预警应用。
论文基于淮北矿业集团瓦斯预警系统开发实践,论述了该系统体系结构。提出了能够对瓦斯数据进行优先处理的数据编码方法,并利用C语言数据结构加以表示。采用预测编码和游程编码思想,对安全监控系统瓦斯时间序列数据进行压缩,数据压缩效果显著,压缩后的瓦斯时间序列能够表达原始信息。研究给出了清理后的典型瓦斯时间序列及其波形曲线。基于排队理论提出了有无优先权2种瓦斯数据处理模型,理论分析和实验结果同时表明:对于煤矿瓦斯预警系统采用具有优先权排队系统模型处理数据,平均花费时间约为没有优先权排队系统模型的1/30。
论文将计量经济学领域中的热点研究——单位根检验方...
【英文摘要】
By the National Natural Science Foundation of China key projects as support, and the Huaibei Coalmine Group Corp specific project as the actual background, this dissertation extracts the features from gas times series, and completes its pattern recognition, then achieves early-warning of gas accidents by using data mining methods, which has both important theoretical significance and important practical application significance for China coalmines to improve the current grim situation of their safe p...
【更新日期】
2011-01-19
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