基于三种时间序列模型的矿井涌水量预测_中国煤炭行业知识服务平台

基于三种时间序列模型的矿井涌水量预测

作者

刘晓丹潘国营
单位

河南理工大学资源环境学院
摘要

为实现矿井涌水量的有效预测,提高预测精度,基于鹤壁八矿2009—2019 年的月度涌水量数据,运用时间序列分析软件Eviews9. 0 建立了X12 季节调整、ARIMA(2,0,1)、SARIMA(2,0,1)×(0,1,1)12模型,并使用2019 年月度涌水量数据进行验证。通过比较3 种模型的预测误差,探讨鹤壁八矿矿井涌水量预测的最优模型。结果显示,3 种模型对涌水量的预测效果都比较好,其中预测精度最高的模型为ARIMA(2,0,1),SARIMA(2,0,1) ×(0,1,1)12 模型次之,X12 季节调整模型略差。对3 种模型的可能误差来源进行了研究分析,可为矿井涌水量预测提供新思路。
关键词

矿井涌水量 X12 季节调整模型 ARIMA 模型 SARIMA 模型评价指标
引用格式

刘晓丹,潘国营. 基于三种时间序列模型的矿井涌水量预测[J]. 矿业安全与环保,2022,49(2):91-95.
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这篇文章属于2022封面文章（《矿业安全与环保》）（15篇）