小波分析在瓦斯涌出量預測中的應用.pdf

1、煤礦瓦斯災害是煤礦五大自然災害之一,嚴重威脅煤礦的安全生產。瓦斯涌出量是研究瓦斯災害的一個重要指標,為防止瓦斯災害事故的發(fā)生,對瓦斯涌出量進行預測尤為重要。從系統(tǒng)的觀點來看,瓦斯涌出是一個復雜的非線性動力系統(tǒng),其涌出量作為一種時間序列,依其數(shù)據(jù)的大小和順序蘊含著大量有關系統(tǒng)動態(tài)演化過程的痕跡和特征,本文針對這一特點結合小波理論中的多分辨分析和小波包分析對礦井瓦斯涌出量進行了預測。主要內容和結論如下。
　　通過小波多分辨分析把瓦斯涌

2、出量這一非平穩(wěn)時間序列分解為若干層近似意義上的平穩(wěn)時間序列,再用AR模型對其單只重構序列建立模型(即建立了基于多分辨分析的預測模型),分析了不同小波基函數(shù)和同一小波基函數(shù)分解層數(shù)不同對預測效果的影響。經過仿真驗證,基于多分辨分析的預測結果與直接用AR模型預測的結果相比較好。
　　多分辨分析只能在固定的頻率空間上分解時間軸,對于時間分辨率比較高的時間序列,可能會因為選取了比較低的頻率尺度,導致某些在頻率較高空間中反映瓦斯涌出系統(tǒng)狀態(tài)

3、特征的信息丟失。瓦斯涌出量常具有混沌特性且規(guī)律不易顯現(xiàn)。因此,本文選用可以自適應選擇頻帶的小波包變換對瓦斯涌出量的混沌時間序列進行分解和重構,在其混沌特性判別的基礎上,改進了傳統(tǒng)的小波包—混沌預測模型,對模型中小波包重構的每組序列的預測結果引入了權重,建立了加權小波包—混沌預測模型。仿真結果表明,此模型不但提高了預測精度還改善了預測誤差的不穩(wěn)定性,增加了可預測范圍;鑒于最優(yōu)小波包在分解層數(shù)一定的情況下重構結點數(shù)會盡可能少的優(yōu)點,本文提出