基于加权极端学习机的瓦斯涌出量预测模型

来源期刊：控制工程2018年第3期

论文作者：谢国民 谢鸿 付华 闫孝姮

文章页码：459 - 463

关键词：多元混沌时间序列;加权极端学习机(WELM);瓦斯涌出量;预测分析;

摘    要：为了能够更加准确地预测瓦斯涌出量,提出一种多元混沌时间序列的加权极端学习机瓦斯涌出量预测模型。首先对瓦斯涌出量监测数据构成的多元时间序列进行相空间重构,采用信息熵方法选取最佳延迟时间和嵌入维数;然后根据相空间中输入数据对预测误差的影响施加不同的权重,并结合核极端学习机预测模型构造出加权极端学习机模型。通过仿真试验表明,提出的预测模型行之有效,与同类其他模型相比,具有更高的预测精度和更好的稳定性。