矿井涌水量时间序列ARIMA预测模型

发布时间：2018-03-21 09:12

本文选题：矿井涌水量　切入点：ARIMA模型　出处：《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》2015年07期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为对矿井涌水量进行准确预测,以矿井涌水量历史时序数据为基础,提出一种综合自回归移动平均模型.建模时首先需要对涌水量时间序列进行平稳化处理,根据拖尾、截尾情况及BIC数值初步确定一个模型,进行参数估计、假设检验,并作出必要调整,反复循环,直至获得较为满意的ARIMA模型.以东欢坨矿1991年1月到2014年4月月度涌水量进行实验分析,最终建立了ARIMA(1,1,1)预测模型,利用该模型进行预测,最大误差为2.1829%,最小误差仅为0.2885%,模型精度较高,能够很好地满足实际工程需要.研究结果表明:ARIMA模型对矿井涌水量短期预测是可行的.
[Abstract]:In order to accurately predict mine water inflow, a comprehensive autoregressive moving average model is proposed based on the historical time series data of mine water inflow. In the case of truncation and BIC values, a model is preliminarily determined, parameters are estimated, hypothetical tests are made, and necessary adjustments are made. Until the satisfactory ARIMA model was obtained, the monthly inflow of water from January 1991 to April 2014 in Donghuantuo Mine was experimentally analyzed. Finally, the Arima 1 ~ (1) ~ (1)) forecasting model was established, and the model was used to forecast. The maximum error is 2.1829, the minimum error is only 0.2885, and the precision of the model is high, which can well meet the practical engineering needs. The research results show that it is feasible for short-term prediction of mine water discharge by using the component Arima model.
【作者单位】：辽宁工程技术大学安全科学与工程学院;矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(51374121) 辽宁省高等学校优秀人才支持计划项目(LJQ2011028)
【分类号】：TD742.1

【参考文献】

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【共引文献】

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