基于分形和支持向量机的瓦斯涌出量预测研究

• 作 者: 李云玮 张涛
• 机 构: 中国矿业大学机电与信息工程学院
• 出 处: 中国科技论文在线
• 发表日期: 2006年3期
• 关键词: 分形 支持向量机 时间序列 预测 fractalsupport vector machinetime seriesforecasting

本文依据分形理论[1]和支持向量机[2],建立矿井瓦斯涌出量的分形支持向量机预测模型。首先对瓦斯涌出量数据进行时间序列分形处理,进行相空间重构(即求嵌入空间的维数),然后将嵌入维数作为支持向量机的输入节点数,采用支持向量机对矿井瓦斯涌出量作出预测。结果表明:预测精度高达99.9%,说明将此模型用于瓦斯涌出量的预测是可行的。