基于ARIMA-GM模型的采掘工作面瓦斯涌出预测

发布时间：2019-06-15 12:24

【摘要】：为实现对煤矿采掘工作面瓦斯的动态涌出过程进行精确预测,以煤矿瓦斯涌出时间序列为基础,首先建立了灰色模型GM(1,1)和自回归积分移动平均模型(ARIMA)分别对瓦斯涌出浓度进行预测,然后再利用由方差倒数法得到的ARIMA-GM组合预测模型对瓦斯涌出浓度进行预测,最后结合预测结果进行预警。并以鑫顺煤矿15101掘进工作面为应用实例,结果表明:ARIMA-GM组合预测模型相比单一模型具有更高的预测精度和拟合效果。
[Abstract]:In order to realize the accurate prediction of the dynamic gas emission process in coal mining face, based on the time series of coal mine gas emission, the grey model GM (1, 1) and the autoregression integral moving average model (ARIMA) are established to predict the gas emission concentration respectively, and then the gas emission concentration is predicted by the ARIMA-GM combination prediction model obtained by the variance countdown method. Finally, the prediction results are combined with the prediction results to predict the gas emission concentration. Taking 15101 heading face of Xinshun Coal Mine as an application example, the results show that the ARIMA-GM combined prediction model has higher prediction accuracy and fitting effect than the single model.
【作者单位】： 中国矿业大学(北京)资源与安全工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51274205)
【分类号】：TD712.5

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2500205