R/S灰色预测模型在矿井涌水量预测中的应用

"本文提出了一种R/S灰色预测模型，用于预测矿井涌水量，以解决R/S方法无法定量预测及灰色模型对随机波动大序列预测效果不佳的问题。通过成庄煤矿2008年至2013年的涌水量数据进行R/S分析，计算出Hurst指数和平均循环周期，并在周期内应用灰色预测。研究表明，成庄煤矿涌水量有上升趋势，平均周期约为18个月，且R/S灰色预测模型在2014年前四个月的预测精度达到了92.56%，优于传统灰色模型，为中长期预测提供有效手段。" 矿井涌水量预测是矿业安全生产中的关键问题，它关系到矿井的稳定性和作业人员的安全。传统的预测方法如灰色模型（GM）在处理随机波动较大的时间序列时可能表现不佳。R/S分析，全称为Rescaled Range Analysis，是一种评估时间序列长期记忆性的方法，常用于检测数据的自相似性。Hurst指数则是R/S分析中的核心指标，用于反映序列的长期依赖性。当Hurst指数大于0.5时，表示序列具有长期正相关性，即趋势可能持续。 本文提出的R/S灰色预测模型结合了R/S分析的长期趋势识别能力和灰色模型的预测能力。首先，通过R/S分析计算出Hurst指数，确定涌水量序列的趋势特性，然后确定平均循环周期。在每个周期内，利用灰色模型进行定量预测，以提高预测精度。这种方法的优势在于能更好地捕捉到涌水量的随机波动，并预测其未来的趋势变化。 以成庄煤矿为例，该矿的Hurst指数为0.839，显示出涌水量有明显的上升趋势，且平均循环周期为18个月。将R/S灰色预测模型应用于2014年的预测，与实际测量值比较，预测精度高达92.56%，这显著优于仅使用灰色模型的结果。这表明，R/S灰色预测模型在矿井涌水量的中长期预测中具有更高的准确性和实用性。 R/S灰色预测模型为矿井涌水量的预测提供了一个新的有效工具，特别是在面对具有复杂随机特性的涌水量序列时，能够提高预测的可靠性和准确性，从而有助于矿井的水资源管理、安全防范和生产规划。未来的研究可以进一步探讨如何优化该模型，以适应更多类型和规模的矿井涌水量预测需求。