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施超

作品数:1 被引量:18H指数:1
供职机构:北京大学地球与空间科学学院更多>>
发文基金:国家科技重大专项更多>>
相关领域:矿业工程更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇矿业工程

主题

  • 1篇最小二乘
  • 1篇最小二乘法
  • 1篇瓦斯
  • 1篇瓦斯浓度
  • 1篇ADJUST
  • 1篇GROUP

机构

  • 1篇北京大学
  • 1篇中煤电气有限...
  • 1篇北京龙软科技...

作者

  • 1篇毛善君
  • 1篇刘晖
  • 1篇施超
  • 1篇杨丽

传媒

  • 1篇中国矿业大学...

年份

  • 1篇2016
1 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
基于多元分布滞后模型的瓦斯浓度动态预测被引量:18
2016年
为实现对瓦斯浓度(体积分数)的准确预测,基于海量煤矿瓦斯监测数据和多元分布滞后模型(MDL)建立了多变量瓦斯浓度时间序列预测模型.基于惩罚最小二乘法和自回归的思想,提出了新的变量选择和定阶方法——Adjust Group最小绝对值压缩与选择(LASSO)方法.该方法以岭估计及局部二次近似迭代算法实现了预测模型的构建,通过有效选取具有解释性的自变量子集,提高模型的解释性,采用广义交叉检验准则(GCV)确定惩罚参数,并通过分组惩罚来实现变量筛选与滞后变量的定阶.结果表明:Adjust Group LASSO方法预测得到的残差平方和为0.433 0,具有较高的精度,能够较好的预测工作面瓦斯浓度的动态变化,与LASSO、最小角回归算法(LARS)以及其他瓦斯预测常用方法相比,大大提高了预测的准确性.
杨丽刘晖毛善君施超
关键词:ADJUSTGROUP最小二乘法瓦斯浓度
共1页<1>
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