科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
煤矿瓦斯浓度预测是避免煤矿瓦斯爆炸的有效手段，针对煤矿瓦斯浓度预测精度问题，提出一种基于ARIMA时间序列的瓦斯浓度预测模型。该模型首先通过差分法将原始瓦斯浓度数据处理为平稳性数据;然后利用ACF和PACF方法确定模型阶数，依据白噪声检验对模型进行残差分析;最终构建出对煤矿瓦斯浓度进行短期预测的ARIMA模型。通过实验结果表明，该模型实现了瓦斯浓度预测的可视化，并与SVR模型下的瓦斯浓度预测结果相比，其平均绝对误差比SVR模型平均绝对误差降低了13.27%，可为煤矿生产中瓦斯浓度预报提供良好的依据。
- 单位
