【摘 要】
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为了实时分析瓦斯监测流数据并对瓦斯浓度进行准确预测以实现瓦斯灾害实时预警,以实时流数据处理框架Spark Streaming构建基于流回归的瓦斯浓度实时预测系统。系统采用分布式
【机 构】
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中南大学资源与安全工程学院,湖南科技大学计算机科学与工程学院,湖南科技大学资源环境与安全工程学院,湖南科技大学煤炭资源清洁利用与矿山环境保护湖南省重点实验室
【基金项目】
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煤矿安全开采技术湖南省重点实验室开放基金项目(201304);湖南省高等学校科学研究优秀青年项目(14B058);湖南科技大学煤炭资源清洁利用与矿山环境保护湖南省重点实验室开放基金项目(E21701)
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为了实时分析瓦斯监测流数据并对瓦斯浓度进行准确预测以实现瓦斯灾害实时预警,以实时流数据处理框架Spark Streaming构建基于流回归的瓦斯浓度实时预测系统。系统采用分布式流处理技术,可使基于回归算法的瓦斯浓度预测模型更新周期达到秒级,提高了瓦斯浓度预测精度,满足流式大数据处理的实时性求。实验表明：应用Spark Streaming流回归预测系统在采样周期为5s的瓦斯监测数据流上进行实时预测时,预测平均均方根误差随模型更新周期的缩短而减小,模型更新周期可达15s,且更新周期为45s时预测总均方根误差最
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