【摘要】：為實(shí)現(xiàn)對(duì)煤礦采掘工作面瓦斯的動(dòng)態(tài)涌出過程進(jìn)行精確預(yù)測(cè),以煤礦瓦斯涌出時(shí)間序列為基礎(chǔ),首先建立了灰色模型GM(1,1)和自回歸積分移動(dòng)平均模型(ARIMA)分別對(duì)瓦斯涌出濃度進(jìn)行預(yù)測(cè),然后再利用由方差倒數(shù)法得到的ARIMA-GM組合預(yù)測(cè)模型對(duì)瓦斯涌出濃度進(jìn)行預(yù)測(cè),最后結(jié)合預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行預(yù)警。并以鑫順煤礦15101掘進(jìn)工作面為應(yīng)用實(shí)例,結(jié)果表明:ARIMA-GM組合預(yù)測(cè)模型相比單一模型具有更高的預(yù)測(cè)精度和擬合效果。
[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.
【作者單位】： 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京)資源與安全工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51274205)
【分類號(hào)】：TD712.5

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2500205