%0 Journal Article
%T 基于W-RBF的瓦斯时间序列预测方法
%A 高莉
%A 胡延军
%A 于洪珍
%J 煤炭学报
%P 67-70
%D 2008
%X 对煤矿监测监控系统采集到的瓦斯历史数据进行特征分析，通过小数据量法判定瓦斯时间序列为混沌时间序列.利用混沌时间序列的特性确定RBF神经网络的输入节点个数.提出了基于W-RBF的瓦斯时间序列预测方法.该方法将小波的多分辨率特性与RBF神经网络相结合，以提高预测精度.仿真结果表明，该方法不仅能预测出瓦斯时间序列的变化趋势，还可以保证预测值的精度，预测值与真实值对比，绝对误差最大为0.1%，且92个采样点的预测值与真实值相一致.
%K 瓦斯
%K W-RBF
%K 时间序列预测
%K 混沌
%U http://www.mtxb.com.cn/CN/abstract/abstract9270.shtml