小波分析在瓦斯涌出量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用.pdf

1、煤礦瓦斯災(zāi)害是煤礦五大自然災(zāi)害之一,嚴(yán)重威脅煤礦的安全生產(chǎn)。瓦斯涌出量是研究瓦斯災(zāi)害的一個(gè)重要指標(biāo),為防止瓦斯災(zāi)害事故的發(fā)生,對(duì)瓦斯涌出量進(jìn)行預(yù)測(cè)尤為重要。從系統(tǒng)的觀點(diǎn)來看,瓦斯涌出是一個(gè)復(fù)雜的非線性動(dòng)力系統(tǒng),其涌出量作為一種時(shí)間序列,依其數(shù)據(jù)的大小和順序蘊(yùn)含著大量有關(guān)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化過程的痕跡和特征,本文針對(duì)這一特點(diǎn)結(jié)合小波理論中的多分辨分析和小波包分析對(duì)礦井瓦斯涌出量進(jìn)行了預(yù)測(cè)。主要內(nèi)容和結(jié)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(shí)間序列分解為若干層近似意義上的平穩(wěn)時(shí)間序列,再用AR模型對(duì)其單只重構(gòu)序列建立模型(即建立了基于多分辨分析的預(yù)測(cè)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(duì)預(yù)測(cè)效果的影響。經(jīng)過仿真驗(yàn)證,基于多分辨分析的預(yù)測(cè)結(jié)果與直接用AR模型預(yù)測(cè)的結(jié)果相比較好。
　　多分辨分析只能在固定的頻率空間上分解時(shí)間軸,對(duì)于時(shí)間分辨率比較高的時(shí)間序列,可能會(huì)因?yàn)檫x取了比較低的頻率尺度,導(dǎo)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(yīng)選擇頻帶的小波包變換對(duì)瓦斯涌出量的混沌時(shí)間序列進(jìn)行分解和重構(gòu),在其混沌特性判別的基礎(chǔ)上,改進(jìn)了傳統(tǒng)的小波包—混沌預(yù)測(cè)模型,對(duì)模型中小波包重構(gòu)的每組序列的預(yù)測(cè)結(jié)果引入了權(quán)重,建立了加權(quán)小波包—混沌預(yù)測(cè)模型。仿真結(jié)果表明,此模型不但提高了預(yù)測(cè)精度還改善了預(yù)測(cè)誤差的不穩(wěn)定性,增加了可預(yù)測(cè)范圍;鑒于最優(yōu)小波包在分解層數(shù)一定的情況下重構(gòu)結(jié)點(diǎn)數(shù)會(huì)盡可能少的優(yōu)點(diǎn),本文提出