运用趋势混沌预测模型预测硫化矿石堆自热升温过程

被引：1

作者：

潘伟 ^{[1
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吴超 ^{[1
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李孜军 ^{[1
]}

李明 ^{[1
]}

机构：

[1] 中南大学资源与安全工程学院

[2] 辽宁工程技术大学矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室

来源：

中南大学学报(自然科学版) | 2015年 / 46卷 / 03期

关键词：

硫化矿石堆; 自热过程; 混沌; 加权一阶局域法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TD752.2 [];

学科分类号：

081903 ;

摘要：

为准确预测硫化矿石堆自热过程中的温度变化,根据硫化矿石堆的氧化升温特征建立温度趋势预测模型,在对趋势预测结果的差值序列进行混沌识别后,采用加权一阶局域法建立混沌预测模型。再将两者叠加构成趋势-混沌组合预测模型,并应用该模型对模拟矿石堆温度进行预测。研究结果表明:硫化矿石堆温度与时间的关系符合指数模型特征,利用此模型可对矿石堆温度变化趋势进行预测;趋势预测差值序列的关联维数为分数,Kolmogorov熵大于0,表明趋势预测差值序列中含有混沌项,可对其进行混沌预测;预测结果证实趋势-混沌组合预测模型具有很高的预测精度,能够很好地适用于硫化矿石堆自燃火灾的早期预测。

引用

页码：901 / 907

页数：7

共 16 条

[1] 基于信息熵和集对分析理论的硫化矿石自燃倾向性判定 [J].