在礦山實際生產(chǎn)過程中,涌水量預(yù)測對于礦山防治水具有重要意義。以山東鄆城煤礦1301工作面為研究對象,先不考慮季節(jié)性因素影響的條件下,采用時間序列分析模型ARIMA建立涌水量與時間的函數(shù)關(guān)系,迭代擬合結(jié)果精度低,表明鄆城煤礦1301工作面涌水量時間序列受季節(jié)性因素影響;在此基礎(chǔ)上,基于時間序列加法分解原理,分離提取涌水量時間序列中的長期趨勢、季節(jié)指數(shù)、循環(huán)因子和隨機變動參數(shù),并應(yīng)用熵權(quán)法確定各參數(shù)權(quán)重,建立工作面涌水量預(yù)測的非線性回歸修正模型,并將模擬預(yù)測結(jié)果與忽略季節(jié)效應(yīng)的ARIMA模型預(yù)測的涌水量進行對比,結(jié)果表明,建立的非線性時間序列模型計算的涌水量更為接近實測涌水量,驗證了方法的準(zhǔn)確性。研究成果將為礦井涌水量預(yù)測提供新思路。 

【文章頁數(shù)】：9 頁

【文章目錄】：
1 研究區(qū)概況
2 理論基礎(chǔ)
    2.1 時間序列分析模型
        2.1.1 ARIMA模型
        2.1.2 加法分解模型
    2.2 熵權(quán)法
    2.3 非線性回歸分析模型
3 工程實踐應(yīng)用
    3.1 數(shù)據(jù)來源
    3.2 時間序列ARIMA模型建立
        3.2.1 涌水量數(shù)據(jù)平穩(wěn)化處理
        3.2.2 ARIMA模型參數(shù)確定及殘差檢驗
        3.2.3 涌水量預(yù)測
    3.3 時間序列加法分解模型建立
        3.3.1 趨勢-循環(huán)因子(T-C)的提取
        3.3.2 季節(jié)變動(S)的提取
        3.3.3隨機變動(I)的提取
        3.3.4 熵權(quán)權(quán)重的確定
        3.3.5 多元非線性回歸方程建立
    3.4 誤差分析
4 結(jié)論


【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]時間序列的結(jié)構(gòu)變化和單位根檢驗[D]. 于寄語.華中科技大學(xué) 2017

碩士論文
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本文編號：3673659