基于VMD与DEElman的瓦斯浓度动态预测

针对瓦斯浓度时间序列的复杂性、非线性、非平稳性特征,提出基于变分模态分解和差分进化优化的Elman网络瓦斯浓度动态预测方法.通过变分模态分解理论分析瓦斯浓度时间序列的局部特征以弱化瓦斯浓度的复杂性、非平稳性及非线性特征,对变分模态分解得到的固有模态分量分别建立Elman非线性预测模型,并通过差分进化优化预测模型参数以提高预测精度;将各个模型预测结果叠加拟合得到瓦斯浓度预测结果.研究结果表明:该方法可以实现对工作面瓦斯浓度的良好预测,预测结果合理并且满足工程的实际需要.