【摘 要】
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矿井瓦斯浓度监测是瓦斯事故最直接有效的防控手段之一,为提高监测信息的利用效率,提出了一种瓦斯浓度Lagrange-ARIMA实时预测模型。首先应用拉伊达准则实现瓦斯浓度监测缺失
【机 构】
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西安科技大学安全科学与工程学院,煤炭绿色安全高效开采国家地方联合工程研究中心,陕西煤业化工技术研究院有限责任公司现代煤炭开采技术研究所,西安科技大学能源学院,西安科技大学西部矿井开采及灾害防治教育部重
【基金项目】
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国家重点研究发展计划资助项目(2018YFC0808001-003);国家自然科学基金资助项目(51504137)
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矿井瓦斯浓度监测是瓦斯事故最直接有效的防控手段之一,为提高监测信息的利用效率,提出了一种瓦斯浓度Lagrange-ARIMA实时预测模型。首先应用拉伊达准则实现瓦斯浓度监测缺失值构建,其次采用滑动Lagrange插值方法进行缺失值预测,最后基于自回归差分移动平均模型(ARIMA)序贯学习,依据L1范数最小化原则,确定出Lagrange-ARIMA序贯学习窗口合适尺度,进行瓦斯浓度实时预测。实例仿真显示:Lagrange-ARIMA实时预测模型处理瓦斯浓度时间序列缺失值平均误差为1.397%,当序贯学习窗口
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