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J-GLOBAL ID：202002265942362108   整理番号：20A2580247

時系列データモデリングに基づく水力支持負荷の解析と予測【JST・京大機械翻訳】

Analysis and Prediction of Hydraulic Support Load Based on Time Series Data Modeling

著者 (5件)： Pang Yi-Hui (CCTEG Coal Mining Research Institute, Beijing 100013, China) ,  Pang Yi-Hui (Coal Mining Branch, China Coal Research Institute, Beijing 100013, China) ,  Wang Hong-Bo (China University of Mining and Technology-Beijing, School of Energy and Mining Engineering, Beijing 100083, China) ,  Zhao Jian-Jian (Sinosteel Group Corporation Limited, Beijing 100080, China) ,  Shang De-Yong (China University of Mining and Technology-Beijing, School of Energy and Mining Engineering, Beijing 100083, China)
資料名： Geofluids  (Geofluids)
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2584A  ISSN： 1468-8115  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 水力サポートは,長壁採掘の地盤制御において重要な役割を行った。サポート負荷のスマート予測方法は,知的マイニングを達成するために重要である。本論文では,水力サポート負荷データを,傾向項,サイクル項,および残留項に分解して,データには,時系列データと呼ばれる明白な傾向と期間特徴があることがわかった。自動回帰理論と加重移動平均法に基づいて,時系列モデルを築き上げて,負荷データを分析して,その発展傾向を予測し,そして,スライディングウィンドウモデル,ARIMA(自己回帰統合移動平均)モデルの予測精度,および種々のパラメータの下の水力支持負荷に対するSARIMA(Seasonal自己回帰統合移動平均)モデルを,それぞれ評価した。種々のスライディングウィンドウ値による単一点および多点予測試験の結果から,スライディングウィンドウ法は,支持荷重の傾向を予測する利点を持たないことがわかった。ARIMAモデルは,スライディングウィンドウモデルより良い短期傾向予測を示した。ある程度,自己回帰項の長さの増加は,モデルの長期予測精度を改善することができたが,負荷変動をサポートするためのモデルの感度も増加し,1つのサポートサイクルにおける負荷傾向を予測するのは,まだ難しい。SARMAモデルは,スライディングウィンドウモデルおよびARIMAモデルより良い予測結果を持ち,そしてそれは,全支持サイクルの間,正確に負荷進展傾向を明らかにした。しかし,オーバーバーデン特性,油圧支持移動速度,作業者の運転などの支持負荷に影響する多くの外部要因がある。これらの要因を考慮したSRIMAのスマートモデルは,水力支持荷重の予測においてより適切であるために開発されるべきである。Copyright 2020 Yi-Hui Pang et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測技法 ,  移動平均法 ,  長壁式採掘法 ,  油圧 ,  水力エネルギー ,  負荷変動
準シソーラス用語： 時系列データ ,  ARIMAモデル ,  予測精度 ,  スライディングウィンドウ ,  移動速度 ,  自己回帰 ,  時系列モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

引用文献 (32件)：

• J. Pan, J. McElhannon, "Future edge cloud and edge computing for internet of things applications," IEEE Internet of Things Journal, vol. 5, no. 1, pp. 439-449, 2017.
• B. J. Alshaer, T. T. Darabseh, A. Q. Momani, "Modelling and control of an autonomous articulated mining vehicle navigating a predefined path," International Journal of Heavy Vehicle Systems, vol. 21, no. 2, pp. 152-168, 2014.
• P. Porambage, J. Okwuibe, M. Liyanage, M. Ylianttila, T. Taleb, "Survey on multi-access edge computing for internet of things realization," IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 20, no. 4, pp. 2961-2991, 2018.
• J. Cheng, Z. Wan, J. Yinlin, "Shield-roof interaction in longwall panels: insights from field data and their application to ground control," Advances in Civil Engineering, vol. 2018, pp. 18, 2018.
• M. G. Qian, X. X. Miao, J. L. Xu, "Theoretical study of key stratum in ground control," Journal of China Coal Society, vol. 21, pp. 225-230, 1996.

タイトルに関連する用語 (6件)： 時系列データ ,  モデリング ,  水力 ,  支持 ,  解析 ,  予測