时间序列预测方法实例.docx

编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第页共NUMPAGES7页第PAGE\*MERGEFORMAT7页共NUMPAGES\*MERGEFORMAT7页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TD712.5APredictionMethodofGasEmissionofMineBasedonTimeSeriesMENGHai-dong，SUNBo，SIZi-wen，WANGRui-zhi，SHILan-lan（SchoolofMiningEngineeringofInnerMongoliaUniversityofScienceandTechnology,Baotou014010,China）Abstract:Becausethechangeofgasconcentrationofmineisinfluencedbyvariousfactors,sopredictionofgasemissionofminecan’tgetsomevariables.Inviewoftheproblem,thepaperproposedapredictionmethodofgasemissionofminebasedontimeseries.ItintroducedimplementationofusingARmodeloftimeseriestopredictgasemissionofmine.Theexperimentresultshowedthatthemethodcanpredictgasemissionofmineaccurately.Keywords:mine,gasemission,prediction,timeseries,parameterestimation,ARmodel0引言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％[1]。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:HYPERLINK"mailto:[e-mail]"[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