基于时间序列分析的隧道传感器数据预测研究

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1、代号10701学号0922121467分类号TP391密级公开题（中、英文）目基于时间序列分析的隧道传感器数据预测研究StudyofTunnelSensorDataPredictionBasedonTimeSeriesAnalysis作者姓名张英杰指导教师姓名、职务方敏教授学科门类工学学科、专业计算机应用技术提交论文日期二○一一年六月西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文

2、中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。本人签名：日期西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许

3、查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。（保密的论文在解密后遵守此规定）本人签名：日期导师签名：日期摘要摘要近年来，随着我国公路路网建设进入高速发展时期，越来越多的高速公路隧道在我国多山地区投入使用。隧道监控系统采集到越来越多的隧道内环境数据，但是这些数据由于未受到足够的重视而被大量闲置。本文尝试从混沌时间序列预测和时间序列相似性查找两个方面对隧道内环境数据进行研

4、究，以对隧道污染物的未来变化趋势进行预测。首先，简要介绍了时间序列预测的基本概念、分类以及预测模型，接着着重介绍混沌理论相关概念和混沌识别方法，并且将混沌理论应用于隧道内环境数据分析。然后，针对隧道内环境参数时间序列具有混沌特性的特点，提出了一种基于经验模式分解和Volterra级数模型的混沌时间序列预测算法，对隧道烟雾浓度数据集和公共数据集进行了预测，并且与传统的时间序列预测算法进行了比较。实验表明，本文提出的新方法能够有效预测隧道内污染物的未来变化趋势。最后，针对已知时间序列分段线性表示法的不足，

5、改进了一种基于特征点的分段线性表示法。该方法将数据分为极值点和普通点给予区分对待，能够稳定和有效的对隧道烟雾浓度时间序列进行划分。在此基础上，改进了一种基于形态特征的相似性查找技术，通过从已有数据库中查找与待查询序列相似的时间数据段以对隧道内环境参数的未来趋势做出预测，从而实现了对隧道烟雾浓度超标时间序列变化趋势的预测。关键词：时序预测经验模式分解相似性查找分段线性表示混沌ABSTRACTABSTRACTInrecentyears,withtheestablishmentoftheroadsystem

6、comingintoa high-speeddevelopmentperiod，moreandmorehighwaytunnelsareputintooperation inmountainousregions.Tunnelmonitoringsystemcollectsnumeroustunnel environmentdata,whilethesedataareidleasnotbeingpaidenoughattentionto.In ordertopredictthefuturetrendof

7、thepollutantwithintunnels,thispaperattemptsto studythetunnelenvironmentaldatafromtwoaspects:chaotictimeseriesprediction andtimeseriessimilaritysearch.Firstly,thispaperintroducesthebasicconcepts,classificationandprediction modeloftimeseriesforecastingmet

8、hodsbriefly,thenfocusesontheconceptsof chaotictheoryandchaoticidentificationmethod.Thechaotictheoryisalsoappliedto theanalysisofthetunnelenvironmentaldata.Secondly,accordingtothechaoscharacteristicoftunnelenvironmentalparameter t