论文研究基于动态聚类的瓦斯浓度高斯预测模型.pdf

为了实现准确可靠的瓦斯浓度预测，利用总歪指标取最大值来确定动态聚类的最佳聚类，以此减少不确定、随机因素干扰所引起的预测误差。由于高斯过程回归参数少、易实现，能输出具有较高置信度的置信区间，故利用高斯过程回归进行瓦斯浓度区间预测，并利用微分进化算法来确定高斯过程超参数。将动态聚类算法和高斯回归模型结合，实现了瓦斯浓度的区间预测模型。通过实验对比分析，结果表明该方法能够有效地预测出瓦斯浓度变化趋势，较高斯过程预测模型提高了瓦斯浓度的预测精度。