煤矿多传感器数据融合预测模型：混沌时序分析

"煤矿多传感器混沌时序数据融合预测 (2012年)，穆文瑜等人提出了一种结合信息融合技术与相空间重构技术的多传感器数据预测模型，用于解决单传感器预测的片面性问题。该模型适用于瓦斯浓度、风速、温度等多类传感器数据的融合预测。通过数据层和特征层融合，再利用关联积分确定相重构参数，结合多变量相空间重构和K-Means聚类的加权一阶局域法构建预测模型。实验结果显示，该模型能有效预测15分钟后的传感器数据，误差最小达到0.003，提高了预测准确性，为矿井安全评估提供决策支持。" 文章详细介绍了穆文瑜等人在2012年发表的研究成果，该研究主要关注煤矿安全领域的数据预测问题。在传统的单传感器预测中，由于只依赖单一数据源，往往存在预测不全面的问题。为了解决这一问题，研究者提出了一个创新的多传感器数据融合预测模型。该模型的核心是将信息融合技术和相空间重构技术相结合。 首先，研究采用了信息融合方法，针对瓦斯浓度、风速和温度等多种传感器的数据，分别进行数据层融合和特征层融合。数据层融合旨在整合不同传感器的原始数据，而特征层融合则是提取传感器数据的关键信息并将其集成。 接着，研究运用关联积分来确定相空间重构的重要参数，即时间延迟和嵌入维数。这两个参数的选择对于相空间的正确构造至关重要，它们直接影响着混沌系统的动态特性分析。 在完成数据融合和参数确定后，研究者利用多变量相空间重构技术。这一步骤是将融合后的传感器数据重构到一个多维相空间中，以便更全面地捕捉系统的行为模式。最后，他们引入了基于K-Means聚类的加权一阶局域法（WOLFF）来建立预测模型。K-Means聚类用于识别数据的相似性群体，而加权一阶局域法则根据这些群体的局部特征进行预测。 实验结果表明，该模型在15分钟时间段内的预测误差仅为0.003，相比其他预测方法显著降低，证明了模型的有效性和准确性。这种低误差预测能力为矿井的安全评估提供了充足的时间窗口，有助于提前做出决策，保障矿工的生命安全和矿井的稳定运行。 这项工作为矿井安全监测提供了新的解决方案，通过融合多源传感器数据并利用混沌理论的方法，提升了预测的全面性和精度，对于预防矿井事故具有重要意义。