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J-GLOBAL ID：201702269051658363   整理番号：17A1981397

ガス異常によるカオス時系列予測モデルの確立【JST・京大機械翻訳】

Establishment of prediction model of abnormal gas emission based on chaotic time series

著者 (3件)： Wang Feiyin (中国鉱業大学 (北京)資源与安全工程学院,北京市海淀区,100083) ,  Wang Qifei (中国鉱業大学 (北京)資源与安全工程学院,北京市海淀区,100083) ,  Zhang Xiaoqian (中国鉱業大学 (北京)資源与安全工程学院,北京市海淀区,100083)
資料名： Zhongguo Meitan  (Zhongguo Meitan)
巻： 43  号： 8  ページ： 138-143,175  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3405A  ISSN： 1006-530X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： カオス理論を用いて,石炭鉱山からの実際のガス放出データを分析し,相関積分に基づくC-C方法を用いて,再構成空間の時間遅れと埋め込み次元を決定し,時系列データを再構成した。時系列データの最大Lyapunov指数を最小データ法により決定した。カオス理論による加重一次局所予測法を用いて,カオス時系列におけるガス異常の予測モデルを確立した。このモデルを予測するために,石炭鉱山の15-24080掘削面における31日間のガス濃度データを用いて,予測モデルの有効性を検証するために実験を行った。結果は以下を示した。時系列の最大Lyapunov指数はゼロより大きく,時系列データがカオス的特性を持つことを証明した。モデルにおけるガス異常の予測の発生時間と実際の発生時間は比較的に一致し、予測精度は93%に達した。予測モデルの信頼性は,炭鉱のガス対策と安全性保護対策を確立するための理論的基礎を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 信頼性 ,  再構成 ,  積分 ,  ガス放出 ,  *予測モデル ,  *カオス ,  予測技法 ,  安全性 ,  炭鉱
準シソーラス用語： 予測精度 ,  Lyapunov指数 ,  時系列データ ,  時間遅れ ,  カオス理論 ,  *カオス時系列 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム工学一般  (IB01000S) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (2件)： カオス時系列 ,  予測モデル