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

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本文編號：2500205