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基于马尔科夫残差修正的瓦斯浓度预测

韩婷婷 吴世跃 王鹏军

韩婷婷,吴世跃,王鹏军.基于马尔科夫残差修正的瓦斯浓度预测[J].工矿自动化,2014, 40(3):28-31..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2014.03.008
引用本文: 韩婷婷,吴世跃,王鹏军.基于马尔科夫残差修正的瓦斯浓度预测[J].工矿自动化,2014, 40(3):28-31..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2014.03.008
HAN Tingting, WU Shiyue, WANG Pengjun. Prediction of gas concentration based on residual correction of Markov chai[J]. Industry and Mine Automation, 2014, 40(3): 28-31. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2014.03.008
Citation: HAN Tingting, WU Shiyue, WANG Pengjun. Prediction of gas concentration based on residual correction of Markov chai[J]. Industry and Mine Automation, 2014, 40(3): 28-31. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2014.03.008

基于马尔科夫残差修正的瓦斯浓度预测

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2014.03.008
基金项目: 

国家科技支撑计划项目(2007BAK29B01)

详细信息
  • 中图分类号: TD712.5

Prediction of gas concentration based on residual correction of Markov chai

  • 摘要: 针对采用灰色神经网络预测瓦斯浓度时部分预测值精度不高的问题,提出用马尔科夫模型对三阶灰色神经网络模型预测结果进行修正的方法;介绍了灰色神经网络模型的建立和马尔科夫修正残差方法,并采用该方法对某煤矿不同时间、不同地点的瓦斯浓度进行分析预测。实际应用结果表明,经马尔科夫残差修正后的瓦斯浓度预测值与实测值的最大相对误差从14%减小到6%,修正后的瓦斯浓度变化曲线更接近实际瓦斯浓度变化趋势。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2014-03-10

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