【摘 要】
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为实现矿井涌水量有效预测,挖掘矿井涌水量历史监测数据与实际物理机制间的关系,提高预测精度,依据矿井涌水量历史监测数据,利用经验模态分解方法得到的几个分量,分别建立自
【机 构】
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辽宁工程技术大学工商管理学院,辽宁葫芦岛125000;辽宁工程技术大学系统工程研究所,辽宁葫芦岛125000
【出 处】
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辽宁工程技术大学学报（自然科学版）
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为实现矿井涌水量有效预测,挖掘矿井涌水量历史监测数据与实际物理机制间的关系,提高预测精度,依据矿井涌水量历史监测数据,利用经验模态分解方法得到的几个分量,分别建立自回归移动平均预测模型进行预测,并利用贝叶斯信息准则及预测误差评估预测模型,针对非平稳分量进行差分化处理使其趋于平稳后建立ARMA预测模型进行预测,从理论上得到矿井涌水量预测结果.结果表明:随EMD模型分解数目增大所得的各分量平稳性越好,不同尺度的数据变化情况越明显;建立ARMA模型时可忽略原始数据的非平稳性检验;分别依据分量2与分量累加建立的ARMA预测模型的预测误差相差不大.
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