基于ARIMA乘积季节模型的矿井涌水量预测研究

发布时间：2018-02-13 08:56

  本文关键词： 乘积季节模型 矿井涌水量 时间序列 预测方法　出处：《煤炭科学技术》2017年11期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为提高煤矿对矿井涌水量预测的准确性,基于ARIMA季节乘积模型,提出一种新的矿井涌水量的预测方法,通过普通差分和季节差分保证矿井涌水量时间序列的平稳化,以模型定阶、参数估计和假设检验等过程建立合适的乘积季节模型ARIMA(2,1,1)(1,1,1)_(12)。利用该模型对某煤矿2015年各月的涌水量进行预测,得出预测结果,并与实测数据进行了对比分析。研究结果表明:预测结果与实际数据最大误差为3.43%,最小误差仅为0.77%,与实测数据有较好的拟合,预测效果较好,能够很好地满足煤矿实际需求,验证了乘积季节模型可以对矿井涌水量的能做出准确预测,为煤矿生产中涌水量预报和水害防治工作提供了新的思路。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of mine water discharge prediction, based on the ARIMA seasonal product model, a new prediction method of mine water discharge is proposed, which can ensure the stability of mine water inflow time series by ordinary difference and season difference. Based on the process of model order determination, parameter estimation and hypothesis test, an appropriate product seasonal model, Arima 2X, 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 12 / 1 / 12, is established. By using this model, the water inflow of each month in 2015 in a certain coal mine is forecasted, and the results are obtained. The results show that the maximum error is 3.43 and the minimum error is only 0.77, which is good fitting with the measured data, and the prediction effect is good, which can meet the actual demand of coal mine. It is verified that the product seasonal model can make accurate prediction of mine water discharge and provide a new way of thinking for the prediction of water discharge and the prevention and control of water hazards in coal mine production.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学矿业学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51604139)
【分类号】：TD742.1

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本文编号：1507784