【摘 要】
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针对矿井瓦斯涌出量监测数据波动性大、规律性差和建模难的问题,提出了先用经验模态分解技术将原始监测数据分解成若干个频率不等且有一定规律性的特征信息序列,再分别对每个
【机 构】
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兰州石化职业技术学院信息处理与控制工程学院
【基金项目】
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兰州市西固区科学技术局计划项目（西科发[2017]29号）, 兰州市科学技术局计划项目（兰财建发[2015]85号）, 甘肃省财政厅专项资金立项资助项目（甘财教[2013]116号）
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针对矿井瓦斯涌出量监测数据波动性大、规律性差和建模难的问题,提出了先用经验模态分解技术将原始监测数据分解成若干个频率不等且有一定规律性的特征信息序列,再分别对每个特征信息序列建模,最后将所建模型线性组合形成瓦斯涌出量的最终预测模型。实例分析表明,利用该建模方法得出的预测模型具有较高的精确度,能够满足工程需要,而且建模难度低,容易程序实现。
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