【摘 要】
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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
【机 构】
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中南大学资源与安全工程学院,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
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51074181,51304238）, 矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室基金资助项目（JSK200206）~~
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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
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