【摘要】：為真實還原礦井涌水動態(tài)特征,開展了基于相空間重構(gòu)理論的礦井涌水量混沌預(yù)測研究。采集某鉛鋅礦山日涌水量時間序列,運用互信息函數(shù)法和Cao氏方法確定重構(gòu)參數(shù),以此對原始序列展開相空間重構(gòu)。根據(jù)對重構(gòu)序列主分量譜圖及最大Lyapunov指數(shù)的分析,確定了重構(gòu)序列的混沌特征,并計算其有效預(yù)測時長為13d,在有效預(yù)測時長內(nèi),平均預(yù)測誤差為4.81%,預(yù)測效果較好;超過有效預(yù)測時長后,預(yù)測精度迅速下降,平均預(yù)測誤差為15.13%。結(jié)果表明,將混沌方法用于礦井涌水量預(yù)測具有原理簡單、計算效率高等優(yōu)點,但僅適用于短期預(yù)測。
【圖文】：

測序列（見圖１），取樣監(jiān)測周期為１ｄ，共計２４００個數(shù)據(jù)點。圖１礦井涌水量時間序列采用Ｍａｔｌａｂ編程實現(xiàn)重構(gòu)參數(shù)計算，，得到涌水量時間序列在不同時間延遲下的互信息值和在不同嵌入維數(shù)下的Ｅ１值，結(jié)果依次見圖２～圖３。根據(jù)互信息函數(shù)第一次達到最小值時對應(yīng)的時間確定最佳時間延遲τ＝３４，根據(jù)Ｅ１值進入穩(wěn)定狀態(tài)時對應(yīng)的維數(shù)確定最佳嵌入維數(shù)ｍ＝７。根據(jù)確定的重構(gòu)參數(shù)：ｍ＝７，τ＝３４，代入式（４）得到相空間重構(gòu)后的涌水量序列：圖２不同時間延遲內(nèi)的互信息值圖３不同嵌入維數(shù)時的Ｅ１值Ｘ＝Ｘ１Ｘ２鐤Ｘq縬纐膓牛玻保梗叮裕劍保常擔叮梗保埃常保常罰保罰保玻埃叮玻常叮罰埃保埃矗保常福保罰玻玻埃風栫栫栫栫栫栫枺玻保梗叮玻玻常埃玻玻叮矗玻玻梗福玻常常玻玻常叮叮鴔縬纐膓牛玻矗埃埃裕ǎ福┲毓剮蛄形桓觶肺淖刺占洌占渲兇詈笠桓魷嗟鬮海兀玻保梗叮劍玻保梗�，ｘ２２３０，ｘ２２６４，ｘ２２９８，ｘ２３３２，ｘ２３６６，ｘ２４００｝Ｔ，其余相点可霸~劍ǎ矗┮來衛(wèi)嗤�。２．３重箘庲林x煦縑卣鞅媸兌韻囁占渲毓菇峁�，磦颞性和定量两烦C孀酆媳媸隊克恐毓剮蛄械幕煦縑卣鰲＃玻常倍ㄐ苑椒ㄖ鞒煞址治觶ǎ校潁椋睿悖椋穡幔歟茫錚恚穡錚睿澹睿簦粒睿幔歟螅椋螅校茫粒┦潛媸斷低郴煦縑卣韉某Ｓ梅椒ǎ郟保玻藎澠斜鹱莢蛭涸肷鬧鞒煞制淄際墻詠

本文編號：2568803