小波分析与GM(1,1)-ARMA(p,q)组合提升矿井防尘用水量预测精度

本文主要探讨了如何提升矿井防尘用水量预测的精准度，通过结合小波分析理论与两种经典的预测模型：灰色预测模型GM(1,1)和自回归滑动平均模型(ARMA(p,q))。小波分析是一种时频分析方法，它能将复杂的信号分解成不同频率成分，便于分析和处理。作者首先运用小波分析对用水量的时间序列进行多尺度分解，将信号划分为低频和高频两部分。低频信号通常反映数据的长期趋势，而高频信号则代表快速变化的细节。 低频信号被采用GM(1,1)模型处理，这是一种单阶线性模型，适用于处理稳定增长或衰减的趋势数据。GM(1,1)模型能够捕捉到时间序列中的增长率，因此对于矿井防尘用水量随时间的缓慢增加趋势有很好的适应性。而高频信号则采用ARMA(p,q)模型，这是一种非线性预测模型，适用于存在自相关性和季节性波动的数据。ARMA模型通过考虑过去值的自回归和移动平均效应，可以有效捕获周期性的变化。 将这两种模型的预测结果融合后，再通过小波重构技术得到最终的预测值。以林南仓矿为例，研究者使用这种组合模型对2014年每个月的用水量进行了预测，并通过与实际数据的对比验证了模型的准确性。结果显示，预测模型的残差检验相对误差控制在2.5%以内，这表明模型具有较高的预测精度。 这篇论文提出了一种有效的矿井防尘用水量预测方法，它利用小波分析的时频特性，结合GM(1,1)和ARMA(p,q)模型的优点，实现了对矿井用水量趋势和周期性变化的精确预测。这种方法不仅适用于矿井防尘用水量管理，也为其他类似领域的时间序列预测提供了新的思路和工具。通过这种方式，可以更好地规划水资源分配，减少资源浪费，同时保障矿井作业环境的改善和工人的健康。