10.3969/j.issn.1007-080X.2010.02.003
基于混沌理论和神经网络的瓦斯浓度预测研究
针对瓦斯浓度的非线性和混沌时间序列可预测的特点,根据Takens理论重构瓦斯浓度相空间,分别采用互信息量法计算时间延迟T,G-P算法计算嵌入维数m,并采用BP神经网络对混沌时间序列进行预测,最后通过煤矿瓦斯浓度预测的实例说明预测结果,从而成功实现了对瓦斯浓度的预测.
瓦斯浓度、混沌时间序列、神经网络、相空间重构
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O17;X43
黑龙江省研究生创新科研项目YJSCX2009-066HLJ
2010-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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