基于MATLAB的重标极差法矿井涌水量预测模型

"矿井涌水量重标极差法等维预测模型" 在当前的矿井涌水量预测领域，虽然存在多种预测方法，但这些方法在实际应用中的预测效果往往不尽如人意。针对这一问题，研究者们提出了一种新的预测模型——基于MATLAB的重标极差法（Rescaled Range Analysis，RSA）涌水量等维预测模型。重标极差法是一种用于分析复杂系统演变和预测的方法，其主要优势在于能够捕捉到数据序列中的长期依赖性和趋势。 在构建该模型时，首先需要确定涌水量时间序列的后续最佳取值，这通常通过试算法来实现。试算法是一种通过不断试验和调整来寻找最优解的策略，对于确定时间序列的特征参数具有重要作用。具体到矿井涌水量预测，这种方法能帮助我们更准确地识别涌水量的变化规律。 为了验证模型的性能，研究人员使用了平顶山天安煤业股份有限公司八矿的实际涌水量数据。分析结果显示，该矿涌水量时间序列的Hurst指数H接近1（H=0.968），这表明涌水量序列具有极强的持续性，即过去的涌水量状态对未来有显著的影响。同时，平均循环周期被确定为17个月，这意味着涌水量大约每17个月会经历一个完整的涨落周期。 模型预测结果显示，预测精度高达98.43%，这一数值远超其他传统方法，证实了重标极差法等维预测模型在矿井涌水量预测方面的高效性和准确性。此外，通过MATLAB编程实现的预测程序简化了复杂的计算过程，显著提升了预测速度和精度，使得实时监测和管理矿井涌水量成为可能。 矿井涌水量的精确预测对于煤矿的安全运营至关重要，因为它关系到矿井的排水系统设计、生产计划以及灾害预防。重标极差法结合MATLAB的应用为这一领域的预测技术开辟了新路径，为矿井安全提供了更可靠的科学依据。关键词包括：重标极差法、MATLAB、平均循环周期、矿井涌水量预测和试算法。这些关键词反映了本文研究的核心技术和关键概念。