本文關(guān)鍵詞：基于Hurst指數(shù)的礦井涌水量定量預(yù)測

  更多相關(guān)文章： Hurst指數(shù) R/S分析 時間序列 趨勢分析 定量預(yù)測

【摘要】：在Hurst指數(shù)趨勢分析的基礎(chǔ)上,考慮時間序列長度、相關(guān)性等因素,并結(jié)合計算機語言,實現(xiàn)了R/S方法的定量預(yù)測,成功的將非線性時間序列預(yù)測方法從定性走向定量。以趙家寨煤礦礦井涌水量為例,分別對突水前和突水后的涌水量時間序列進行了R/S定量預(yù)測,模型預(yù)測精確度高達92.48%和94.75%,表明該模型精確度高、適用性強。
【作者單位】： 河南理工大學資源與環(huán)境學院;
【基金】：河南省國土資源重大改革創(chuàng)新問題研究資助項目(2014YGT09) 國家自然科學基金委員會與神華集團有限責任公司聯(lián)合資助項目(U1261207)
【分類號】：TD742.1
【正文快照】： 通過研究發(fā)現(xiàn),這些看似無序、不規(guī)則和復雜的礦井涌水波動現(xiàn)象[1-2],并不是完全隨機的,實際上存在著規(guī)律性,比如自相似性,這是傳統(tǒng)的理論難以解釋和描述的[3-6]。近年來,大量的研究實例證明,礦井涌水量的長期記憶過程具有分形特征,并可用Hurst指數(shù)加以描述[7-10]。英國水文學

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 胡寒橋;譚凱旋;呂俊文;劉棟;李春光;;鈾尾礦氡析出率的Hurst指數(shù)與分形特征[J];南華大學學報(自然科學版);2010年04期

2 孫林麗;李言;鄭建明;;基于Hurst指數(shù)與紋理分析的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)研究[J];西安理工大學學報;2008年03期

3 陳濤;劉麗川;方衛(wèi)紅;楊金林;;基于Hurst指數(shù)的油罐聲發(fā)射信號分析[J];后勤工程學院學報;2013年01期

4 ;[J];;年期

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 趙燁南;基于MF-DFA和Hurst指數(shù)的心電病理信號分析[D];南京郵電大學;2011年

2 賴川波;中國股票市場時變Hurst指數(shù)及多重分形分析[D];浙江工商大學;2010年

3 彭麗娜;基于Hurst指數(shù)的開放式股票型基金市場風險的VaR度量研究[D];湖南大學;2007年

4 李重概;分形分析Hurst指數(shù)在中國股票市場的應(yīng)用[D];廈門大學;2002年

，

本文編號：1190641