穆文瑜
- 作品数：6 被引量：27H指数：2
- 供职机构：山西大学计算机与信息技术学院更多>>
- 发文基金：山西高校科技研究开发项目国家科技型中小企业技术创新基金太原市科技明星专项基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术矿业工程更多>>
- 基于K-Means聚类的瓦斯浓度预测被引量：9
- 2011年
- 提出一种基于K-Means聚类的非线性时间序列预测模型。利用混沌时间序列短期可以预测的特点,对选取的某两处煤矿构建了瓦斯浓度预测模型。采用关联积分方法确定相空间时间延迟τ和相空间嵌入维数m。然后在重构相空间中,运用基于K-Means聚类的加权一阶局域法构建煤矿瓦斯浓度的预测模型。结果表明:在预测间隔1 min的数据时,使用200个连续的数据进行训练,预测效果较好,误差达到最小值0.0341;在预测间隔多分钟的数据时,使用200个15 min间隔的数据进行训练,预测效果较好,误差达到最小值0.0437,可见该瓦斯浓度时序在间隔15 min后又恢复了初始的混沌性。
- 穆文瑜李茹
- 关键词：瓦斯浓度相空间
- 煤矿多传感器混沌时序数据融合预测被引量：2
- 2012年
- 针对单传感器煤矿数据预测存在的片面性问题,提出将信息融合技术与相空间重构技术相结合的多传感器煤矿数据的预测模型,对井下多种传感器,包括瓦斯浓度、风速、温度传感器,进行融合预测。以多类传感器时序数据为研究对象,首先利用信息融合的方法分别对各类传感器数据依次进行数据层融合、特征层融合;然后采用关联积分方法对两级融合之后的传感器数据分别确定相重构的时间延迟和嵌入维数两个参数;最后结合多变量相空间重构技术,将各类传感器数据融合重构相空间,运用基于K-Means聚类的加权一阶局域法构建多传感器数据的预测模型。实验结果表明:对于特征层的融合,每15 min时间段内的数据经融合后可有效作为衡量这段时间内的特征,经过预测模型计算后,与时间段为5 min、10 min、20 min相比较误差达到最小仅0.003,较目前的最小误差值0.05大大下降,融合预测效果较好,可以较准确地预测15 min后的传感器数据,有充足时间进一步为井下的安全评估提供决策依据。
- 穆文瑜李茹阴志洲王齐张宝燕
- 关键词：多传感器信息融合相空间重构
- 煤矿井下瓦斯预警及监测监管综合管理系统
- 李茹周小波张宝燕赵红燕穆文瑜刘志英方利红柳江峰李峰艳孙林嘉屈元子
- 该项目来源于科技部科技型中小企业技术创新基金“基于SOA架构的煤矿综合监测监管系统及构件库(NO：07c26211401103)”；太原市科技明星专项项目“煤矿井下重大灾害应急预警系统研究开发与应用(NO：0812100...
- 关键词：
- 关键词：煤矿
- 煤矿多传感器混沌时序数据融合预测研究
- 煤矿井下安全生产问题已经成为我国亟待解决的问题之一，而其中煤矿瓦斯灾害作为“头号杀手”威胁着我国的煤矿安全。因此，保证预警的有效性与准确性，在如今井下安全生产过程中，迫在眉捷。随着矿井自动化技术的改进，多数矿井已建立了各...
- 穆文瑜
- 关键词：传感器数据融合
- 基于混沌时间序列的瓦斯浓度预测研究被引量：17
- 2011年
- 近年来各种矿难频发,特别是瓦斯事故时见于报端。瓦斯事故通常伴随着较高的瓦斯浓度,因此,预测未来时刻的瓦斯浓度是预测瓦斯事故的有效手段,对煤矿的安全生产具有十分重要的意义。对混沌理论中的C-C方法进行简化,并用这种方法对5大煤矿的瓦斯浓度监测数据构成的时间序列进行相空间重构,依据数据的实际情况确定其最佳时延和嵌入维,然后用加权一阶局域法对下一时刻的瓦斯浓度进行预测。实验结果表明瓦斯浓度时间序列具有明显的混沌特性,且当时间序列长度为500时,计算量适中且预测结果较优,对500个异常瓦斯浓度预测的均方误差达到0.122024,从而可用于瓦斯事故的预测,为煤矿及时采取通风等措施提供决策依据。
- 张宝燕李茹穆文瑜
- 关键词：混沌相空间重构
