基于小波与神经网络的时间序列瓦斯浓度动态预测提升方法

本文主要探讨了在矿井瓦斯安全管理中的一个关键问题——基于时间序列的瓦斯浓度动态预测。现有的瓦斯浓度预测方法往往局限于静态预测，无法根据新的数据实时更新，这在实际应用中可能导致预测结果的滞后性和准确性不足。为解决这个问题，研究人员提出了创新的方法。 首先，他们利用小波分解技术，其独特的多分辨率特性被用来处理瓦斯浓度的时间序列数据。小波分解能够将复杂的时间序列分解成不同频率的子序列，这有助于揭示数据的内在结构和波动模式，使得原本非平稳的时间序列变得平稳，便于后续分析。 接着，通过实时动态构建自回归滑动平均（ARMA）模型，该模型基于历史瓦斯浓度的变化趋势，进行对未来一段时间瓦斯浓度的预测。ARMA模型结合了自回归和滑动平均的概念，能够有效地捕捉数据中的趋势和随机成分，提高了预测的精准度。 然而，为了进一步提升预测的准确性，作者将ARMA模型的预测结果与矿井环境参数结合起来，这些参数可能包括温度、压力、通风等因素，它们对瓦斯浓度有显著影响。这些参数被输入到预先训练好的BP（Back Propagation，反向传播）神经网络模型中，通过神经网络的非线性映射能力，对ARMA模型的预测结果进行修正和优化。 最后，实验证明了这种方法的有效性。相比于传统的静态预测方法，采用基于时间序列的动态预测，平均相对误差从8%降低到了5%，这意味着预测的精度得到了显著提升，这对于及时预警潜在的瓦斯爆炸风险，保障矿工安全具有重要意义。 本文提出的基于时间序列的瓦斯浓度动态预测方法，通过小波分解、ARMA模型和神经网络的综合应用，实现了对矿井瓦斯浓度的动态、精确预测，对于提升煤矿安全生产水平具有重要的理论和实践价值。同时，这也展示了在信息技术与采矿工程领域的交叉融合，如何推动传统行业的革新和进步。