採用疏係數自回歸模型預測瓦斯的方法
2023-06-03 13:53:56 1
"+^(工)式中P_模型階數；_模型殘差。為了求得(1)式中的"G，，，…，"P，必須首先建立矩陣並求解。具體方法如下首先令P—"(w為最大遲後量，即模型最高階數)。據最小二乘原理可得如下方程組formulaseeoriginaldocumentpage5此處Xfl。對上式進行逐步回歸分析，並用BIC準則找出使準則函數值極小的模型作為最佳預報模型。所謂BIC準則就是計算下式的值，使之作為模型取捨的標準。式中0^CO，為P階模型的擬合殘差方差。對(3)式的具體處理步驟如下首先對(3)式進行連續"次消去變換，變換後可得第"+1列的前〃個元素1、Y…Z2、"，這些就是"階標準化模型的參數。最終換算公式為j力'表示5矩陣的第''列所對應變量在j矩陣中的j〃值，F。是變換後的s矩陣的右下角元素。為了刪除對回歸效果貢獻較少的參數項，現以下式作為刪除與否的標準《，s取腸上式說明了第&個變量的回歸效果最差，應刪除之。刪除的方法是把矩陣中的第&行(列)調到最外層，然後拖以(『1，『1)消去變換，變化結果就消去了欲刪除之變量，且矩陣第"列的前"一i個元素X1，^2，…，Z"就是"一i階標準化模型的殘差平方和最小的那個模型的參數，S("")元素就是該模型的殘差平方和。算出"一^介模型的BIC值，並計算^iki^i^^_1)，決定刪除何變量，然後再進行矩陣行列調整，進行("'")消去變換。依次類推，一直到零階模型。比較各階模型的BIC值，如P階模型的BIC值最小，那麼便AAAA確定^階為最佳模型，相應的參數為"Q，"1，"2，…，"P，且模型為(4)式中"G，0M，《2，…，"P的下標通常是U，2，3，4，......Pl的子集。這裡以某隧道掌子面傳感器的監測數據為例，利用疏係數自回歸預報的動態數據處理方法對其"異常出現的極大可能時刻"進行分析處理。該掌子面傳感器把所監測到的瓦斯濃度數據傳遞給分站，在分站內用分析軟體對瓦斯濃度進行分析處理，同時將分析處理結果在計算機內形成瓦斯濃度時間曲線圖形，計算機自動將曲線圖形中的原始數據進行匯總如下計算機自動將曲線圖形中的原始數據進行匯總如下日期最大瓦出現濃時間日期最大瓦出現濃斯濃度度〉=0.5%間隔斯濃度度〉=0.5%07.05.011.8△007.07.010.307.05.020.2307.07.020.2607.05.030.1907.07.030.307.05.040.2207.07.040.2507.05.050.1707.07.050.3207.05.060.1507.07.061.67△07.05.071.16△607.07.070.2307.05.080.1607.07.080.2307.05.090.2307.07.090.207.05.100.2607.07.100.57△07.05.110.3207.07.110.2107.05.120.2307.07.120.2207.05.130.307.07.130.2107.05.140.207.07.140.1907.05.150.2807.07.150.57△07.05.160.2707.07.160.1907.05.170.207.07.170.2207.05.180.2607.07.180.2207.05.190.79△1207.07.190.2207.05.200.3307.07.200.207.05.210.51△207.07.210.51△07.05.220.3907.07.220.1807.05.230.2507.07.230.1707.05.240.2207.07.240.1707.05.250.307.07.250.1707.05.260.207.07.260.1807.05.270.2607.07.270.17tableseeoriginaldocumentpage807.06.270.1707.os-270.1307.06.281.04△907.os.280.1207.06.290.2307.os-290.1407.06.300.2807.os.305.55△607.08.310.18日期最大瓦斯濃度出現濃度〉=0.5%07.09.010.1507.09.020.1507.09.030.1507.09.040.1707.09.050.2807.09.060.2607.09.070.1307.09.080.1307.09.090.1307.09.100.1707.09.110.1907.09.120.1807.09.130.71△07.09.141.3△07.09.150.2407.09.160.3207.09.170.1707.09.180.1307.09.190.2307.09.200.33907.09.210.3907.09.220.3707.09.230.3907.09.240.3107.09.250.3607.09.260.63△1207.09.270.3207.09.280.3207.09.290.307.09.300.2907.10.010.2707.10.020.3107.10.030.3907.10.040.3407.10.050.3907.10.060.4507.10.070.4107.10.081.17△1207.10.090.4607.10.100.98△207.10.110.61△107.10.120.3207.10.130.3207.10.140.72△307.10.150.76△107.10.160.3207.10.170.3307.10.180.2807.10.191△407.10.200.33100.2907.10.220.307.10.230.2607.10.240.3307.10.251.34△經原始數據處理後建立的序列數據1123456789101112Yi612279129845615113141516171819202122Yi116261512112丄34取〃=9，通過電腦程式對7''時間序列進行分析處理，模型階數P與相應的BIC值處理結果pBICPBIC90.3584E+0140.2466E+0180.3207E+0130.2657E+0170.2831E+0120.2754E+0160.2459E+0110.2494E+0150.2178E+0100.2942E+01BIC值最/J、的是,=3的自回歸模型。確定模型參數"°，《'，"2，…，"5分別為41.702，-0.953，-1.167，-1.659，-0.792，0.334;挑選的變量及相應的順序3，9，6，8，1。故預報模型為F'=41.702—0.953—1.167巧_9—1.659—0.792I^g+0.33417,—!+f，最終預報方程為I7'=41.702_0.953K_■167■659P;_S_0.792I^8+0.3341^為了檢驗預報方程的效果，以下作了具體的預iF23=41.702_0.953F,201417■0.792F15+0.3341^23=7.12根據預測值，第23次發生瓦斯濃度異常是在7.121天後，這與實際的2007年10月25日(即&=6)瓦斯濃度最大值為1.34%(￥24=15)相比較，預測模型精度可靠。因此用疏係數自回歸模型預測瓦斯異常是可行的。本發明並不局限於前述的具體實施方式。本發明擴展到任何在本說明書中披露的新特徵或任何新的組合，以及披露的任一新的方法或過程的步驟或任何新的組合。權利要求1.一種採用疏係數自回歸模型預測瓦斯的方法，在地面中心站布設計算機、數據通訊接口和分站，在隧道內掌子面、襯砌、加寬帶和迴風口處監測點分別布設掌子面傳感器、襯砌傳感器、加寬帶傳感器和迴風口傳感器，所述四個監測點分別布設左拱腳傳感器、右拱腳傳感器和拱頂傳感器，所有傳感器通過通訊電纜與分站相連接，分站通過傳輸數據線與數據通訊接口相連接，數據通訊接口與計算機相連接，其特徵在於，包括如下步驟(1)在所述計算機內建立疏係數自回歸模型；(2)所述各種傳感器把所監測到的瓦斯濃度轉變成電信號傳輸給所述分站；(3)所述分站對不同檢測部位的瓦斯濃度數據分別進行分析處理，同時將瓦斯濃度傳遞給所述計算機；(4)計算機根據瓦斯濃度繪製時間曲線，確定曲線圖形中3個重要異常點位異常起始點、緩慢上升到快速上升/快速上升到緩慢上升/緩慢下降到快速上升/快速下降到緩慢下降的轉折點、峰值點；(5)計算機根據所述時間曲線圖形和異常點位確定疏係數自回歸技術模型的參數，調用疏係數自回歸模型對未來的瓦斯濃度異常突變進行趨勢預測預報。2.根據權利要求l所，的手用疏系類,自回歸模型預j則瓦斯的方法，其formulaseeoriginaldocumentpage2特徵在於，所述疏係數自回歸模型為p，式中a。，《'，《2，…，"f的下標是U，2，3，4，......Pl的子集，P是使BIC準則函數SJC"l。S(C》2+[川OS(JV—W]./(JV—力(P"0)值極最小的值，此時模型為最佳預報模型。全文摘要本發明公開了一種採用疏係數自回歸模型預測瓦斯的方法，該方法根據隧道瓦斯監測數據對瓦斯狀況進行事前預測，克服以往不能預測預報的缺陷。本發明通過將監測點傳感器監測到的瓦斯濃度數據轉變成電信號傳輸給分站，在分站內對數據進行分析處理，同時將處理結果傳輸給計算機，在計算機內對瓦斯濃度時間曲線圖形數據進行匯總，然後在計算機內調用疏係數自回歸模型對瓦斯監測數據進行異常突變預測，達到了根據現場瓦斯監測數據對瓦斯進行事前預測的目的。本發明為制定防治瓦斯技術措施提供了參考依據，同時，確保了施工人員安全，因此，本發明對瓦斯隧道施工安全具有重要意義。文檔編號E21F17/00GK101539030SQ20091030157公開日2009年9月23日申請日期2009年4月15日優先權日2009年4月15日發明者睿丁,卿三惠申請人:中鐵二局股份有限公司