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1、基于EMD技术与ELM的瓦斯浓度时间序列分析研究摇赵振学基于EMD技术与ELM的瓦斯浓度时间序列分析研究赵振学(兰州石化职业技术学院信息处理与控制工程学院甘肃兰州,730060)摘摇要:煤矿井下瓦斯浓度时间序列预测是一个非线性数据处理问题。该时间序列含有丰富地质信息和物理信息等,挖掘其隐含信息对研究井下瓦斯浓度变化规律具有重要意义。为此利用经验模态分解技术(EMD)提取了隐含在瓦斯浓度序列中的非线性高频波动项和低频趋势项,再对各分量构造不同的极限学习机(ELM)进行跟踪预测,最后叠加各分量的预测值得到瓦斯浓度后序的预
2、测值。算例的分析结果表明,EMD-ELM算法具有较强的预测能力,预测精度高于已有一些预测方法,对有效控制和预防瓦斯浓度超标,保证煤矿安全生产具有参考意义。关键词:瓦斯浓度时间序列;经验模态分解技术;极限学习机;预测分析中图分类号:TP18摇摇摇摇文献标识码:A摇摇摇摇DOI编码:10郾14016/j.cnki郾1001-9227郾2017郾04郾144Abstract:Coalminegasconcentrationtimeseriespredictionisanonlineardataprocessingprobl
3、em.Thetimeseriesisrichingeologicalinformationandphysicalinformation.ItisimportanttostudytheundergroundgasconcentrationchangelawBydiggingitsimplicitinformation.SoByusingtheempiricalmodedecomposition(EMD),thenonlinearhighfrequencyfluctuationtermandlowfrequencytre
4、ndterminthegasconcentrationseriesareextracted,thenThen,thelimitlearningmachine(ELM)whichisdifferentfromeachcomponentisconstructedtotrackandforecast,Finally,predictionofthesuperpositionofeachcomponentisworthtogasconcentration.Exampleanalysisresultsshowthatthealg
5、orithmEMD-ELMhasstrongpredictiveability,thepredictionaccuracyishigherthanthatofsomeforecastingmethods,forexcessiveeffectivepreventionandcontrolofgasconcentration,toensurecoalminesafetyproductionhasreferencesignificance.Keywords:gasconcentrationtimeseries;empiri
6、calmodedecompositiontechnique;limitlearningmachine;predictionanaly鄄sis本征模态函数IMF(IntrinsicModeFunction,IMF)。即0摇引言nS(t)=移IMF(t)+B(t)(1)i煤矿井下瓦斯浓度序列受地质构造、工作面风量、煤i=1层瓦斯抽放量、煤层厚度等因素的影响,呈现出非线性和其中在式(1)中,S(t)表示原始瓦斯浓度监测时间序[1]列;t=1,2,3,…,m为监测次数,m为总监测次数;IMF为非平稳等特点。该序列是多种影响因
7、素信息的综合体,i含有丰富的地质信息、物理信息和化学信息等,挖掘隐含分解所得的第i个IMF分量,i=1,2,…,n为IMF分量的在序列中的重要信息,有利于瓦斯浓度的预测预报。经验次序,次序是按频率由高到低依次排列;B(t)为单调剩余模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)技术是一值序列(EMD分解后的趋势分量)。[1]1郾2摇ELM方法简介种处理非平稳和非线性数据的自适应分解方法。它不需要事先给定任何基函数,而是通过数据本身的特征时间ELM是由一种单隐层前馈神经网络(Singlehid
8、den[8-10]尺度直接对数据进行平稳化处理,“筛选冶出隐含在数据LayerFeedforwardNetworks,SLFNs)发展而来的,具有[2]列中的高频波动项和低频趋势项。EMD技术因其良好参数选择容易、学习速度快、泛化性能好且不会陷入局部[3-6]的分解特性得到了广泛的应用。本文将EMD技术与最优等优点。另外,ELM的隐含层权值、阈
