一种具有层级结构的瓦斯浓度多模型预测方法

郭伟¹，张昭昭¹，余文²

1. 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院2. 墨西哥国立理工大学高级研究中心

摘 要：针对矿井中瓦斯浓度预测问题,提出一种具有层级结构的多模型预测方法。该模型不仅能够对不同区域的数据选择不同的子模型进行处理,而且每个数据都是由不同子模型中多个亚子模型协同处理。由于实测瓦斯浓度时间序列数据中含大量的噪声,采用经验模态分解将该时间序列数据分解成若干个独立的本征模函数,并将小尺度函数经低通滤波自适应除噪后进行相空间重构建立时间序列预测模型。用矿井实测瓦斯浓度数据进行试验,结果表明该模型较其他模型的预测精度有明显的提高。

关键词：斯浓度预测;多模型;层级结构;经验模态分解;