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1、利用煤礦瓦斯監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采集的大量礦井下瓦斯?jié)舛鹊缺O(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析煤礦瓦斯涌出規(guī)律是一個(gè)重要且具有挑戰(zhàn)性的學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域。發(fā)現(xiàn)煤礦瓦斯時(shí)間序列中蘊(yùn)藏的規(guī)律,有利于掌握瓦斯監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的變化規(guī)律和趨勢(shì),在煤礦安全方面有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文將時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于瓦斯監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),探索基于時(shí)間序列相似搜索技術(shù)的煤礦瓦斯涌出分析的新途徑。本文在研究和比較幾種典型的時(shí)間序列相似搜索技術(shù)的基礎(chǔ)上,探索適合瓦斯監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)特點(diǎn)的時(shí)間序列相似搜索方法,并開(kāi)發(fā)出相應(yīng)的軟
2、件。主要工作包括: 提出了基于分段多項(xiàng)式表示(PPR Piecewise Polynomial Representation)的煤礦瓦斯監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)相似搜索方法。PPR是一類(lèi)基于線性多項(xiàng)式回歸的正交變換。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采用玉華煤礦的真實(shí)瓦斯監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),評(píng)價(jià)指標(biāo)為信息損失量和相似查詢效率?;赑PR的相似搜索算法與基于離散傅立葉變換(DFT)和離散小波變換(DWT)的時(shí)間序列相似搜索算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)顯示:在相同壓縮比下,3種方法的信息損失相近,
3、但是基于PPR的相似搜索算法的平均查詢效率分別比基于DFT和基于DWT算法的平均查詢效率高32%和34%。 提出了基于二維小波變換的煤礦瓦斯監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)多變量時(shí)間序列相似搜索方法。本方法將瓦斯多變量時(shí)間序列存為數(shù)據(jù)矩陣形式,先采用二維小波變換方法對(duì)數(shù)據(jù)矩陣降維,并將多變量時(shí)間序列用灰度圖可視化,再用歐式距離或Eros(Extended Frobenius norm)距離進(jìn)行相似比較,最后分別求出它們的查詢效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:用灰度圖
4、可視化多變量時(shí)間序列是可行的;在二維小波域上歐式距離相似度量方法的查詢效率高于基于Eros距離的相似度量方法。 基于上述研究結(jié)果,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)煤礦瓦斯監(jiān)測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)相似搜索子系統(tǒng),該子系統(tǒng)是本項(xiàng)目組開(kāi)發(fā)的基于時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘的煤礦瓦斯涌出量分析系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分。該子系統(tǒng)采用PPR降維方法、R樹(shù)多維索引結(jié)構(gòu),克服了區(qū)域重疊,提高了檢索速度。對(duì)于給定的查詢序列,設(shè)定閾值等參數(shù)后,該子系統(tǒng)可以從數(shù)據(jù)庫(kù)中找出與之相似的子序列
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