多源异构模型融合提升开采沉陷预测精度

"本文主要探讨了在开采沉陷动态预测中，如何通过融合多种非线性预测模型来提高预测精度和可靠性。针对单一模型存在的不足，作者选择了AR模型、GM模型、三次指数平滑法模型和卡尔曼滤波模型这四种适应性强、性能互补的模型，并基于模型误差平方和最小的融合准则构建了一个多源异构变形预测模型。通过实测数据确定了模型的权系数，并对模型的预测性能进行了验证，结果显示融合模型在预测效果上优于单一模型。" 开采沉陷动态预测是矿产开采中的重要课题，它关系到地表安全和环境保护。传统的影响函数法虽然广泛应用于预测，但因地质和采矿条件的复杂性，模型误差较大，参数选择困难，预测的精确性和可靠性受限。而基于时序观测值的非线性预测方法，如AR(自回归)模型、GM(灰色系统)模型、三次指数平滑法模型以及卡尔曼滤波模型，虽然能够处理一定程度的时变性和不确定性，但单一模型往往无法全面覆盖所有影响因素，预测效果仍有提升空间。 AR模型是一种统计时间序列分析模型，能捕捉数据的短期依赖性，常用于短期预测。GM模型则是一种处理未知信息的灰色系统理论，通过建立零阶微分方程，适合处理小样本数据的预测问题。三次指数平滑法则是一种常用的平滑预测方法，特别适用于有趋势和季节性的时间序列数据。卡尔曼滤波模型则基于概率论，能有效地处理噪声和不确定性，适用于动态系统的状态估计。 为克服上述模型的局限，研究者提出了多源异构变形预测模型融合的方法。通过比较各种模型的优缺点，选取了这四类模型进行融合，利用模型误差平方和最小化的原则来确定模型权重。这样既能充分利用各模型的特长，又能减少单一模型的预测误差，从而提高整体预测精度和可靠性。 实证分析显示，该多源异构融合模型在预测开采沉陷的下沉和水平移动方面表现优越，验证了模型的有效性。这种方法不仅为开采沉陷的动态预测提供了新的思路，也为其他类似复杂系统的预测问题提供了参考。 多源异构变形预测模型融合是一种解决非线性、复杂系统预测问题的有效策略，尤其在地质环境和采矿条件多变的情况下，可以显著提高预测的准确性和稳定性，对于保障煤矿安全和环境保护具有重要意义。