时间序列预测方法实例.pdfVIP

  1. 1、本文档共6页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
  5. 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
  6. 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们
  7. 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
  8. 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多

时间序列预测方法实例

Preparedon22November2020

基于时间序列的矿井瓦斯涌出量预测方法

孟海东,孙搏,司子稳,王瑞智,施兰兰

(内蒙古科技大学矿业工程学院,内蒙古包头014010)

摘要:由于矿井瓦斯浓度的变化受多种因素共同影响,矿井瓦斯涌出量预测经常出现无法获得一部分变量的情

况。针对该问题,提出了一种基于时间序列的矿井瓦斯涌出量预测方法,详细介绍了采用时间序列AR模型对矿井瓦

斯涌出量进行预测的具体实现。实验结果表明,该方法能准确预测矿井瓦斯涌出量。

关键词:矿井;瓦斯涌出量;预测;时间序列;参数估计;AR模型

A

PredictionMethodofGasEmissionofMineBasedonTimeSeries

MENGHai-dong,SUNBo,SIZi-wen,WANGRui-zhi,SHILan-lan

(SchoolofMiningEngineeringofInnerMongoliaUniversityofScienceandTechnology,

Baotou014010,China)

Abstract

experimentresultshowedthatthemethodcanpredictgasemissionofmineaccurately.

Keywords:mine,gasemission,prediction,timeseries,parameterestimation,ARmodel

0引言

[1]

我国煤矿瓦斯事故已占到煤矿生产过程所发生事故的80%以上,造成的伤亡占特大事故伤亡人数的90%。因

此,必须采取有效的防治措施,而防治工作的关键在于瓦斯涌出量预测。矿井瓦斯涌出量是一个动态过程,瓦斯浓度

的变化受多种因素共同影响,矿井瓦斯涌出量预测经常出现无法获得一部分变量的情况。而时间序列分析法是根据客

观事物发展的连续规律性,运用过去的历史数据,通过统计分析,进一步推测未来发展趋势的一种方法,由于该时间序

列取自某一个随机过程,而该过程的随机特征不随时间的变化而变化,所以又称平稳时间序列分析法。时间序列分析

法可通过建立一个描述瓦斯涌出量在一定时间和空间内变化发展的动态模型,反映瓦斯涌出量的变化规律,预测瓦斯涌

出量的趋势,对实际的瓦斯预测有一定的指导意义。

收稿日期:2010――

作者简介:孟海东(1958―),男,内蒙古托克托县人,教授,博士,硕士研究生导师,主要从事矿产资源数据

挖掘方面的研究工作。E-mail:

1时间序列分析法

时间序列分析法就是通过编制和分析时间序列,根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势,进行类推

或延伸,借以预测下一段时间可能达到的水平。其内容包括:收集与整理历史资料;对这些资料进行检查鉴别,排成

数列;分析时间数列,从中寻找随时间变化变化的规律,得出一定的模式;以该模式预测将来的情况。常见的时间序

列模型有自回归(AR)模型、滑动平均(MA)模型和自回归滑动平均(ARMA)模型。由于AR模型能够更好地反映系统的

本质特征,并且AR模型是无偏估计。因此,本文采用AR模型进行建模,其形式为



yyyye(t)

t1t12t2ptp(1)



式中:,为模型参数;e(t)为白噪声序列,它反映所有其它因素干扰。

12p

式(1)表明,y是自身过去的观察值y,y,

文档评论(0)

135****3563 + 关注
实名认证
文档贡献者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档