混沌时间序列预测：W-RBF神经网络在瓦斯预测中的应用

"基于W-RBF的瓦斯时间序列预测方法是针对煤矿监测监控系统中的瓦斯历史数据，通过小数据量法判断瓦斯时间序列的混沌特性，并利用这种特性来确定RBF神经网络的输入节点数量。文章提出了一种结合小波多分辨率特性和RBF神经网络的方法，以提高瓦斯时间序列预测的精度。仿真结果显示，该方法能准确预测瓦斯变化趋势，预测值与实际值的绝对误差最大仅为0.1%，并且在92个采样点上预测值与真实值一致。该研究受到江苏省自然科学基金和徐州师范大学重点资助项目的支持。" 文章深入探讨了瓦斯排放时间序列的预测问题，采用了基于W-RBF（Wavelet Radial Basis Function）的预测技术。在煤矿安全监测中，瓦斯浓度的准确预测至关重要，因为高浓度的瓦斯可能导致严重的安全事故。通过对煤矿监测监控系统采集的瓦斯历史数据进行特征分析，研究人员发现这些时间序列具有混沌特性。混沌时间序列是一种复杂、非线性的动态系统表现，其特点是看似随机但又具有确定性。 混沌时间序列的判定通常采用小数据量法，这种方法能够识别出隐藏在小样本数据中的混沌行为。在确定了瓦斯时间序列的混沌特性后，研究者利用这一特性来设定RBF神经网络的输入层节点数，因为RBF网络在处理非线性问题时表现出色，特别适合于混沌系统的建模和预测。 W-RBF方法的核心是将小波分析与RBF神经网络结合。小波分析具备多分辨率特性，能够对信号进行多尺度分解，从而捕捉不同频率成分，这对于处理非平稳和具有局部特征的时间序列非常有效。而RBF神经网络则通过径向基函数作为隐层神经元的激活函数，可以快速学习和精确逼近非线性关系。两者的结合使得模型既能捕捉到瓦斯时间序列的混沌动态，又能保持预测的精度。 仿真结果验证了W-RBF方法的有效性。与真实值对比，预测值的绝对误差最大仅为0.1%，显示了极高的预测准确性。此外，92个采样点的预测值与实际值完全吻合，进一步证明了该方法的可靠性。这种高精度的预测能力对于预防煤矿瓦斯灾害，保障矿工生命安全和煤矿生产安全具有重要意义。 该研究提出了一种创新的预测方法，通过融合小波分析和RBF神经网络的优势，成功地解决了瓦斯时间序列的混沌预测问题，为煤矿瓦斯管理提供了有力的理论和技术支持。