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基于ARIMA时间序列的瓦斯浓度预测研究

林旭杰  孟祥瑞  
【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。

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