矿山涌水量预测：时间序列模型与非线性回归修正

"时间序列模型在工作面涌水量预测中的应用" 在煤矿生产中，涌水量的预测是一项至关重要的任务，因为它直接关乎矿山的安全生产和防治水工作。本文以山东郓城煤矿1301工作面为例，深入探讨了时间序列模型在预测涌水量中的应用。时间序列分析模型ARIMA（自回归积分滑动平均模型）被用来建立涌水量与时间的关系，这种模型通常用于处理具有趋势和周期性的数据序列。通过ARIMA模型，研究发现郓城煤矿1301工作面的涌水量确实受到显著的季节性因素影响。 为了更准确地预测涌水量，文章进一步采用了时间序列的加法分解原理，将涌水量时间序列分解为长期趋势、季节指数、循环因子和随机变动四个组成部分。这种方法有助于识别和量化影响涌水量的各个因素。接着，熵权法被用来确定这些参数的权重，这是一种根据信息熵来评估不确定性和复杂性的决策方法。通过对各部分权重的合理分配，建立了非线性回归修正模型，该模型能够更好地捕捉涌水量预测中的非线性特征。 通过比较非线性时间序列模型和仅考虑时间序列的ARIMA模型的预测结果，研究发现前者对涌水量的预测更为精确，更接近实际观测值。这证明了结合熵权法的非线性模型在处理具有季节性影响的涌水量预测问题上的优势和实用性。 文章的研究成果不仅对郓城煤矿的涌水量预测提供了新的解决方案，也为整个煤炭行业的矿井涌水量预测提供了有益的理论和技术支持。结合其他相关研究，如煤层底板灰岩水害的探查治理技术、煤层底板采动破坏深度计算、岩体注浆加固效果评价等，可以进一步提升煤矿防治水的综合能力，降低矿井水害风险，保障矿山的稳定生产和人员安全。 时间序列模型，尤其是结合熵权法的非线性回归修正模型，是处理具有季节性趋势的涌水量预测的有效工具。这一研究方向对于提升我国煤炭行业的安全水平和可持续发展具有深远意义。