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作者
付华付昱赵俊程许桐卢万杰
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单位
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院辽宁工程技术大学机械工程学院
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摘要
为提高瓦斯涌出量预测精度，提出将核主成分分析与自回归积分滑动平均模型相结合的算法.将瓦斯涌出量表示为时间序列，用差分法对获取的数据进行平稳化预处理，用核主成分分析法对影响瓦斯涌出量的原始数据进行降维，对降维后的数据进行瓦斯涌出量特征提取，建立自回归积分滑动平均瓦斯涌出量的预测模型.利用自相关函数和偏自相关函数对模型参数进行优化，综合得到d阶差分结果、自回归系数p、滑动平均阶数q.为验证方法的有效性，对优化后的瓦斯涌出量预测模型进行实验验证，将预测结果与三阶指数平滑、BPNN、GM(1,1)模型进行对比，结果表明：该模型的平均绝对误差、平均相对误差、均方误差均小于其他模型，提出的瓦斯涌出量预测方法具有更高的预测准确度.
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关键词
瓦斯涌出量核主成分分析自回归积分滑动平均模型时间序列自相关函数偏自相关函数
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基金项目(Foundation)
国家自然科学基金（51974151,71771111）；辽宁省教育厅科学研究项目（LJ2019QL015）；
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文章目录
0 引言
1 瓦斯涌出量采集数据的预处理
1.1 瓦斯涌出量数据核主成分分析
1.2 计算瓦斯涌出量KPCA相关参量
1.3 提取瓦斯涌出量的特征向量
2 建立瓦斯涌出量预测模型
2.1 瓦斯涌出量ARIMA预测模型建立
2.2 瓦斯涌出量预测模型平稳性判断
3 实验与分析
3.1 数据处理分析
3.2 实验结果
3.3 预测结果对比
4 结论
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引用格式
付华,付昱,赵俊程,许桐,卢万杰.基于KPCA-ARIMA算法的瓦斯涌出量预测[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2022,41(05):406-412.
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