ARIMA+GARCH组合模型在综采工作面瓦斯预测中的应用

"综采工作面瓦斯数据时间序列预测方法研究" 本文主要探讨了如何改进现有的基于时间序列的瓦斯浓度预测技术，以解决算法复杂度高和预测步长有限的问题。作者提出了一种结合ARIMA（自回归整合滑动平均模型）与GARCH（广义自回归条件异方差模型）的组合模型，用于预测综采工作面的瓦斯浓度。ARIMA模型用于处理数据的平稳性和时间序列特性，而GARCH模型则用来模拟ARIMA模型预测过程中的残差，以优化预测结果。 首先，ARIMA模型通过建立数学模型，分析瓦斯浓度历史监测数据的自相关和偏自相关性，进行差分和平稳性检验，确定合适的模型参数。这一步骤旨在消除时间序列中的趋势和季节性，使其达到平稳状态，以便进行预测。 接着，当ARIMA模型的可靠性经过统计检验后，GARCH模型被引入来处理ARIMA模型预测过程中可能存在的均值回归问题。GARCH模型能捕捉到数据的波动性，即预测残差的方差，将其作为ARIMA模型中的噪声项，从而改进预测精度。 实验结果显示，采用ARIMA+GARCH组合模型预测的瓦斯浓度，其平均绝对误差、相对百分误差绝对值、标准差和均方误差等评估指标都较小，这意味着预测结果与实际值非常接近，预测精度较高。这种组合模型不仅能反映瓦斯浓度的真实变化趋势，还能有效地适应综采工作面瓦斯浓度的随机性和时变性。 此外，该方法对于煤矿安全生产至关重要，因为准确的瓦斯浓度预测可以提前预警，降低瓦斯爆炸的风险，保障矿工的生命安全和矿山的正常运营。在行业研究领域，这样的预测模型对于提升煤矿行业的风险管理水平和智能化水平具有重要意义。 总结而言，本文提出的ARIMA+GARCH组合模型是一种有效的时间序列预测方法，尤其适用于综采工作面瓦斯浓度的预测，有助于提高预测精度，减少因瓦斯积聚带来的潜在安全隐患。这种方法的实践应用价值和理论贡献都值得在煤矿行业及相关领域的进一步推广和研究。