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摘要
为了实时分析与检测矿井瓦斯浓度流数据中的异常以提高瓦斯灾害实时风险评价的准确率,采用流回归机器学习算法与正态统计分布技术相结合的方法来建立瓦斯浓度流数据异常检测模型,并以基于内存的分布式流处理框架Spark Streaming构建了瓦斯浓度异常实时检测系统。实验表明:基于流回归与统计分析技术的瓦斯浓度异常实时检测系统能定期更新异常检测模型,在异常检测模型更新周期为45s,异常阈值为0.05时,异常检测数与箱线图异常分析法检测异常数一致,但能实时判断流数据中的异常,提高了瓦斯风险评价时效。
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