内容提供者
基于EMD的矿井涌水量ARMA预测模型.pptx
2024-10-04
20金币
2.4MB
24页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共24页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于EMD的矿井涌水量ARMA预测模型.pptx
汇报人：/目录0102矿井安全生产的需要提高矿井排水能力的需要矿井涌水量预测的意义03ARMA模型的基本原理ARMA模型的参数估计ARMA模型的适用范围04EMD方法的基本原理EMD方法在矿井涌水量预测中的优势EMD方法在矿井涌水量预测中的实现过程05模型构建的思路模型构建的过程模型的验证与评估06模型的应用前景模型的改进方向模型的未来发展汇报人：
2024-10-04
20
2.4MB
基于ARIMA乘积季节模型的矿井涌水量预测研究.docx
基于ARIMA乘积季节模型的矿井涌水量预测研究一、研究背景矿井涌水是煤矿生产过程中常见的矿井灾害，由于其突发性、影响范围广等特点，对煤矿生产安全造成了重大威胁。因此，预测矿井涌水量对于煤矿生产具有重要意义。二、ARIMA乘积季节模型简述ARIMA模型是一种针对时间序列的统计预测模型，它包括了自回归项（AR）、差分项（I）和移动平均项（MA），能够用于描述时间序列之间的统计关系及趋势规律。乘积季节模型指的是，在ARIMA模型的基础上增加了包含季节变化的项，以更加准确地预测季节性的变化。三、应用ARIMA乘积
2024-11-06
5
10KB
矿井涌水量的数学模型与预测.pdf
第卷第期宁夏大学学报自然科学版】阜月】．．
2023-06-02
10
112KB
基于EMD-ARMA的矿井瓦斯涌出量预测.docx
基于EMD-ARMA的矿井瓦斯涌出量预测随着煤矿工业和能源行业的发展，瓦斯涌出量预测已成为煤矿安全和生产管理中的一个重要问题。准确的预测可以有效地降低煤矿事故和威胁到矿工工作和生命安全的风险。因此，瓦斯涌出量预测已成为研究的热点问题。本文基于EMD-ARMA方法对矿井瓦斯涌出量进行预测。该方法将经验模态分解（EMD）和自回归移动平均模型（ARMA）相结合，能够很好的处理非线性和非平稳时间序列数据。首先，我们对历史数据进行分析，得到了矿井瓦斯涌出量的时间序列数据。接下来，使用EMD对原始时间序列数据进行分解
2024-11-06
5
10KB
基于水源构成的矿井涌水量预测.pptx
汇报人：CONTENTSPARTONEPARTTWO水源类型及分布水文地质条件采矿活动影响水位变化规律PARTTHREE水文地质比拟法地下水动力学法水均衡法数值模拟法PARTFOUR地下水补给量变化水位变化对涌水量的影响水质变化对涌水量的影响不同水源的涌水量预测模型PARTFIVE案例选择及背景介绍涌水量监测数据收集与分析涌水量预测模型建立与验证预测结果与实际涌水量的对比分析PARTSIX加强水文地质勘查工作建立完善的涌水量监测系统综合运用多种预测方法提高数据分析和处理能力PARTSEVEN总结研究成果及
2024-10-02
20
490KB