基于EMD-ARMA的矿井瓦斯涌出量预测

被引:22
作者
撒占友
刘岩
刘杰
机构
[1] 青岛理工大学安全科学与工程系
关键词
瓦斯涌出量预测; EMD经验模态分解; ARMA实际序列模型; EMD-ARMA预测模型;
D O I
10.13347/j.cnki.mkaq.2016.07.048
中图分类号
TD712.5 [];
学科分类号
摘要
以矿井瓦斯涌出量预测方法为主要研究目的,针对瓦斯涌出量影响因素多,各因素间耦合机理及瓦斯涌出量变化规律复杂等诸多预测难点,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和ARMA时间序列的综合分析方法,采用经过处理的时间序列对矿井瓦斯涌出量进行具体预测。根据各样本数据的不同特点选取合适的模型,建立EMD-ARMA预测模型,对矿井瓦斯涌出量及其变化趋势进行预测。
引用
收藏
页码:174 / 176+181 +181
页数:4
相关论文
共 10 条
[1]
蚁群神经网络在煤矿安全评价中的应用 [J].
何荣军 ;
张丽 ;
庞成 ;
陈雄 .
煤矿安全, 2012, 43 (04) :178-180
[2]
瓦斯涌出量分源预测法的发展与实践研究 [J].
陈洋 ;
刘恩 ;
陈大力 ;
唐硕 .
煤矿安全, 2010, 41 (02) :73-76
[3]
分源预测法在新建矿井瓦斯涌出量预测中的应用 [J].
徐涛 ;
郝彬彬 ;
张华 .
煤炭技术, 2009, 28 (07) :104-106
[4]
时间序列分析及其在测绘领域的应用初探 [J].
王红 ;
苏山舞 ;
刘东琴 .
测绘科学, 2008, (01) :155-158+251
[5]
我国矿井瓦斯涌出量预测方法研究现状及展望 [J].
章立清 ;
秦玉金 ;
姜文忠 ;
井庆贺 ;
赵光明 .
煤矿安全, 2007, (08) :58-60
[6]
EMD新算法及其应用 [J].
刘霖雯 ;
刘超 ;
江成顺 .
系统仿真学报, 2007, (02) :446-447+464
[7]
基于ARMA模型的经济非平稳时间序列的预测分析 [J].
王丽娜 ;
肖冬荣 .
武汉理工大学学报(交通科学与工程版), 2004, (01) :133-136
[8]
基于差值灰色径向基函数神经网络的瓦斯涌出量预测 [D]. 
白宇 .
太原理工大学,
2011
[9]
瓦斯涌出量预测方法及其应用研究 [D]. 
王一莉 .
南京工业大学,
2005
[10]
时间序列分析.[M].潘红宇编著;.对外经济贸易大学出版社.2006,