本文關鍵詞：基于Hurst指數的礦井涌水量定量預測

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【摘要】：在Hurst指數趨勢分析的基礎上,考慮時間序列長度、相關性等因素,并結合計算機語言,實現(xiàn)了R/S方法的定量預測,成功的將非線性時間序列預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定量預測,模型預測精確度高達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指數加以描述[7-10]。英國水文學

【相似文獻】

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