在煤矿采掘过程中，因矿井涌水造成的人员和财产损失极为严重。为预防涌水灾害事故的发生，掌握涌水量的发展变化规律，开展涌水预测预报尤其是矿井涌水量的精准预计尤为重要，是矿井水害防治中一项重要的工作任务。为提高矿井涌水量的预测准确性，针对随时间无明显变化规律的涌水量序列，提出了变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)相结合的高效时间序列预测模型。首先通过VMD模态分解技术对原始数据进行去噪，将原始矿井涌水量时间序列分解为若干个本征模态函数(IntrinsicModeFunction,IMF)分量，使得各个IMF分量都具有原始时间序列在不同时间尺度下的统计学特征量，降低了原始时间序列的强震荡性和非稳定性。其次针对每个IMF分量，分别建立各自的DBN模型进行训练学习，进而建立起相应的预测网络模型。最后融合各分量预测值得到最终结果。结果显示，VMD-DBN的EM A、EMA P、ERM S和R2分别为9.23、0.76%、11.55和0.97，通过与GA-BP、LSTM、VMD-LSTM、RBM、VMD-RBM和DBN模型的预测值进行对比发现，VMD-DBN模型进行矿井涌水量预测具有更高的预测精度。VMD-DBN模型对于涌水量随时间无明显变化规律、且具有较强震荡性和非平稳的工况具有相对明显的优势，丰富了矿井涌水量预测方法，为智慧矿山的安全监测提供一种新型的技术手段，具有一定的理论价值和现实意义。

刘慧,刘桂芹,宁殿艳,樊娟,陈卫明.基于VMD-DBN的矿井涌水量预测方法[J/OL].煤田地质与勘探:1-9[2023-06-13].http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1155.P.20230609.1430.002.html