时间序列数据挖掘在瓦斯监测中的应用new

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1、2009年4月长治学院学报Apr.,2009第26卷第2期JournalofChangzhiUniversityVol.26,No.2时间序列数据挖掘在瓦斯监测中的应用马强（长治学院计算机系，山西长治046011）摘要：时间序列数据挖掘是一种根据动态数据揭示系统动态结构和规律的方法。本文就时间序列数据挖掘的国内外研究现状、时间序列分析等进行了论述，在分析了煤矿瓦斯监测数据的特点和多种模型的特征基础上，提出了论文所适用的数据模型为ARMA，同时，对特定的数据进行了数据建模，并对结果进行了分析和验证.。关键词：数据挖掘；时间序列；平稳化；ARMA中图分类号：TP311文献标识码

2、：A文章编号：1673-2014（2009）02-0037-04信号数据采样,提取它们特征量，对数据进行数据1引言融合，实现对矿井瓦斯进行实时监测、预测控制，取数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模得了较好的效果。但是，对于应用数据挖掘技术则糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先有些不足，他们更多的侧重于硬件设备、系统环境不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，的建设等。其主要目标是从大型的数据库中挖掘出对用户有3时间序列数据挖掘价值的模式。目前数据挖掘研究较多集中在关联规则、聚类分析、时间序列数据挖掘等方向。时间序列数据挖掘是基于一个或多个时间序列的数据挖掘

3、，它可以从时序中抽取时序内部的规2国内外煤矿瓦斯数据挖掘现状律包括时序的数值、周期、趋势分析和预测等。早在70年代，世界主要发达国家陆续在采煤时间序列是按照时间顺序取得的一系列观测[1]安全方面建立瓦斯监测、监控系统。这些系统从建值，很多数据是以时间序列的形式出现的，如股票立至今，经过不断的改进、升级，使得这些国家的煤市场的每日波动，科学实验，一个工厂装船货物数矿的百万吨死亡率大大降低。据统计，美国煤矿百量的月度序列，公路事故数量的周度序列，化工生万吨死亡率为0.03，德国煤矿百万吨死亡率为产过程按小时观测的产量，又如本文将用到的煤矿0.04，日本煤矿百万吨死亡率为0.03

4、，等等。这些系瓦斯每日浓度统计数据等等。总而言之，时间序列统的成功运作，无不证明计算机技术对于传统采煤典型的一个本质特征就是相邻观测值的依赖性。时业安全生产的革命性突破。间序列模式的数据挖掘所论及的就是这种依赖性中国矿业大学就煤矿瓦斯突出的现状，利用数的分析技巧。据挖掘技术，以历史数据为基础，与数据仓库技术在统计学中，时间序列可以建立自回归模型、相结合，通过对历史数据的分析和挖掘，找出隐藏移动平均模型、自回归移动平均模型等等。在这些数据内部的关系模式。2000年，辽宁工程技自回归模型（AR）应用较多的情况是对于经济术大学几位硕士研究生就此也做了进一步研究。他方面数据的预测，

5、这类数据的特点是在不发生大的们用多传感器数据融合方法，对瓦斯、温度、风速等经济波动的情况下，数据存在一定的单调性。移动收稿日期：2008—09—15作者简介：马强（1980—），男，山西原平人，助教，硕士，主要从事数据挖掘和数据库的研究。·37·长长治学院学报治学院学报平均模型（MA）主要用于白噪声曲线的处理。白噪声过程,通常称谱密度在整个频率轴上为非零常数，且均为零的平稳过程为白噪声过程，简称白噪声。这种模型多用作对自回归模型的补充和微调。自回归移动平均模型（ARMA）是结合以上两种数学模型而产生的，它综合了自回归把握曲线大致走向的主要特征，与此同时又以移动平均作为曲线微

6、调的依据，所以从理论的角度，应该选择自回归移动平均模型作为瓦斯浓度时间序列数据挖掘的算法。4时间序列数据挖掘在瓦斯监测中的一个实际应用图4-1煤矿瓦斯浓度一般说来，针对一组为N的动态数据用ARMAFig4-1thegasthicknessofcoalmine模型去识别和拟合，其全过程通常分为以下几个步骤：1）动态数据的预处理；2）模型形式的选择和识稳性处理，平稳化处理的方法有很多种，最常用的差别；3）模型参数的初步估计；4）模型参数的精细估分包括一阶差分和二阶差分，对于时间序列的差分次计；5）模型阶数的判断；6）模型的检验和改进。数，参数d通常只取0，1或2。本节中，将采用

7、某煤矿瓦斯数据进行实例的数模型的识别主要依赖于对相关图与偏相关图的[2]据挖掘，软件采用EViews5.0，是Eviews是美国分析。在对经济时间序列进行分析之前，首先应对样QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、本数据取对数，目的是消除数据中可能存在的异方回归分析和预测的工具。使用Eviews可以迅速地从差，然后分析其相关图，我们在进行完一阶差分后得数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数到的数理统计结果量如下图4-2：据的未来值。4.1动态数据的预处理ARMA型描述的数据要满足平稳零均值条件，因