基于叠加马尔科夫链的矿井涌水量预测——以成庄煤矿为例

发布时间：2018-06-09 06:43

本文选题：叠加马尔科夫链 + 矿井涌水量　；参考：《南水北调与水利科技》2015年03期

【摘要】：针对马尔科夫链预测的局限性,提出了能够进行清晰定量计算的叠加矿井涌水量的马尔科夫链预测方法。基于2008年1月-2013年12月成庄煤矿72个月的涌水量资料,进行涌水量状态分级,计算状态转移矩阵,将不同步长转移矩阵求得的预测值进行叠加平均,进而建立了叠加马尔科夫链预测模型,分析拟合效果,预测了2014年1月-4月的涌水量,并与实测值进行了对比。结果表明,该模型的预测精度达到了94.84%,预测效果较好,从而为矿井涌水量的预测提供了一种新方法。
[Abstract]:In view of the limitation of Markov chain prediction, a Markov chain prediction method of superimposed mine water inflow can be calculated clearly and quantitatively. Based on the water inflow data of 72 months in December -2013 year of Cheng Zhuang coal mine, the water surge State is classified, the state transfer matrix is calculated, and the prediction of the different step length transfer matrix is calculated. The value is superimposed and average, and then the superposition Markov chain prediction model is established and the fitting effect is analyzed. The water inflow of -4 month in January 2014 is predicted and compared with the measured value. The result shows that the prediction accuracy of the model reaches 94.84% and the prediction effect is good, thus providing a new method for the prediction of the mine water inflow.
【作者单位】：河南理工大学资源环境学院;中原经济区煤层(页岩)气河南省协同创新中心;
【基金】：国家自然科学基金“基于水化学关键因子的相似矿区煤层底板突水水源的识别”(41272250)
【分类号】：TD742.1

【参考文献】

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【共引文献】

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