瓦斯监测数据统计分析与预测方法详解

本文主要探讨了矿井瓦斯监测监控系统所面临的海量数据挑战，特别是数据冗余性和不确定性的处理问题。针对这些问题，作者提出了一个创新的瓦斯监测数据统计分析方法。该方法首先通过Matlab工具箱对历史瓦斯监测数据进行深入分析，通过对数据绘制概率密度函数和分布函数的直方图和累计图，旨在揭示数据的统计特性，包括其分布情况、集中趋势以及变异程度等。 接着，作者利用Crystal Ball软件中的CB Predictor工具，对收集到的历史数据进行细致的评估，这一步骤涉及到数据分析的建模和预测，目的是为了更准确地理解数据的趋势，并预测未来的瓦斯监测数值。这种方法结合了统计学和预测技术，能够提供关于瓦斯浓度变化的定量预测，这对于矿井安全管理至关重要。 最后，通过分析预测结果，作者生成了一份详细的预测方法报表，这份报告不仅包含了数据分析的结果，还包括预测的置信区间和可能的风险评估，以便于决策者根据这些信息制定有效的安全管理策略。这种方法的应用对于提升矿井瓦斯管理的科学性和准确性具有重要意义，有助于减少事故发生的可能性，保障矿工的生命安全。 在整个过程中，作者引用了多篇相关的研究论文，如陈久福等人关于煤与瓦斯突出预警技术的探讨，以及李大锋等人基于ICA-SVM的瓦斯突出预测研究，这些都为该方法提供了理论支持和技术借鉴。通过综合运用统计分析和预测技术，本文的方法为解决矿井瓦斯监测中的数据处理问题提供了一种实用且科学的解决方案。