|本期目录/Table of Contents|

[1]文 晖.基于小波分析的GM(1,1)模型在瓦斯浓度预测分析中的应用[J].工业仪表与自动化装置,2015,(06):63.
　WEN Hui.Application of GM(1,1) model based on wavelet analysis in gas concentration Prediction Analysis[J].Industrial Instrumentation & Automation,2015,(06):63.
点击复制

基于小波分析的GM(1,1)模型在瓦斯浓度预测分析中的应用(PDF)

《工业仪表与自动化装置》[ISSN:1000-0682/CN:61-1121/TH]

卷:
期数:
2015年06期
页码:
63
栏目:
出版日期:
2015-12-15

文章信息/Info

Title:
Application of GM(1,1) model based on wavelet analysis in gas concentration Prediction Analysis
文章编号:
1000-0682(2015)06-0000-00
作者:
文 晖
（兰州石化职业技术学院 信息处理与控制工程系，兰州730060）
Author(s):
WEN Hui
(Department of Information Processing and Control Engineering, Lanzhou Petrochemical College of Vocational Technology, Lanzhou 730060,China)
关键词:
瓦斯浓度时间序列; 预测; 噪声; 小波分析; 动态等维; 灰色模型
Keywords:
gas concentration time series; ?prediction; ?noise; wavelet analysis; ?dynamic equal dimensional?grey model
分类号:
O231
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
针对含噪声的煤矿瓦斯浓度时间序列，传统静态灰色GM(1,1)预测模型容易受到随机干扰影响致使预测精度不高的问题。建立了基于小波消噪技术的动态等维灰色理论预测模型，并以新信息优先设置模型初始值，克服了传统静态灰色理论模型在预测过程中不考虑未来因素对系统影响的缺陷。实例分析表明文章建立的消噪动态灰色模型预测效果远优于传统静态灰色模型，预测结果更优，精度更高。
Abstract:
according to the?time?sequence of?coal mine gas concentration?with noise,?the traditional static?grey GM?(1,1)prediction model is?easily affected by the random disturbance resulting prediction accuracy is not high. To establish dynamic equal dimensional the grey theory prediction model based on?wavelet denoising?technique,and with new?information priority?setting?initial value of the model,?to overcome the traditional?static?gray theory model?does not consider the future?impact on the system?defect?factors?in the prediction process. Example analysis shows that the established dynamic grey?model to forecast the?de-noising?effect is much better than the traditional?static gray model,?prediction results?better,higher accuracy.

参考文献/References:

[1] 辛元芳,姜媛媛.改进的瓦斯突出预测模型[J].煤炭技术, 2014, 33(10):11-13.

[2] 邓聚龙.灰色系统基本方法[M].武汉:华中理工大学出版社, 1987.
[3] 党耀国,刘思峰,刘斌.以x(1)(n)为初始条件的GM模型[J].中国管理科学,2005(2):132-135.
[4] 王江荣.基于改进型灰色预测大时滞过程的自适应PID 控制研究[J].工业仪表与自动化装置,2012(2):44-47.
[5] 张德丰.MATLAB小波分析[M].北京:机械工业出版社, 2010:50-60.
[6] 王江荣.基于小波分析的最小二乘拟合及应用[J].自动化仪表,2012,33(2):19-21.
[7] 李平,李卫国,王志国.小波去噪理论及MATLAB实现研究[J].现代商贸工业,2008(9):399-400.
[8] 郝元伟,李尚国.工作面瓦斯浓度时间序列分析预测[OL].中国科技论文在线, http://www.paper.edu.cn. 2010.07.28 09:16:15,

相似文献/References:

[1]鲍 蓉.GM(1,1)和线性回归模型及其在印刷包衬压缩变形数据预测中的应用[J].工业仪表与自动化装置,2014,(05):59.
　BAO Rong.GM (1,1) and linear regression model and its applicationin data prediction in printing lining deformation[J].Industrial Instrumentation & Automation,2014,(06):59.
[2]韩 艳.小波预处理的加权灰色线性回归组合模型及应用[J].工业仪表与自动化装置,2016,(06):18.
　HAN Yan.Weighted grey linear regression combined model and its application based on wavelet pretreatment[J].Industrial Instrumentation & Automation,2016,(06):18.
[3]纪鹏志,董 振,付开强,等.配电线路接点温度远程监测与预测系统[J].工业仪表与自动化装置,2022,(01):76.[doi:10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2022.01.016]
　JI Pengzhi,DONG Zhen,FU Kaiqiang,et al.Distribution line contact temperature remote monitoring and prediction system[J].Industrial Instrumentation & Automation,2022,(06):76.[doi:10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2022.01.016]
[4]熊明星,司徒高宏,林伟杰,等.基于位姿预测补偿的Stewart平台自稳定控制策略研究[J].工业仪表与自动化装置,2023,(04):35.[doi:10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2023.04.007]
　XIONG Mingxing,SITU Gaohong,LIN Weijie,et al.Research on self-stabilizing control strategy for Stewart platform based on pose prediction compensation[J].Industrial Instrumentation & Automation,2023,(06):35.[doi:10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2023.04.007]

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2015-02-09
基金项目：甘肃省科技厅项目“石油化工企业应急演练系统”(1204GKCA004)；甘肃省财政厅专项资金立项资助(甘财教[2013]116号)
作者简介：王江荣(1966)，男，甘肃静宁人，硕士，教授，主要从事智能算法、数值计算和控制理论与应用方面的研究。
更新日期/Last Update: 1900-01-01