ARIMA模型在矿井涌水量预测中的应用

"这篇学术论文探讨了利用ARIMA模型对矿井涌水量进行时间序列预测的方法，通过历史数据处理和模型构建，实现了对矿井涌水量的精确预测，验证了模型在实际工程中的高精度和实用性。" 文章详细介绍了如何应用ARIMA（自回归积分滑动平均模型）对矿井涌水量进行预测。ARIMA模型是一种广泛应用的时间序列分析工具，尤其适合处理具有趋势性和季节性的时间序列数据。在矿井涌水量预测问题中，由于涌水量会受到地质条件、开采活动等多种因素的影响，其变化往往呈现出一定的规律性。 首先，建模过程始于对矿井涌水量的历史时间序列数据进行平稳性检查。这通常需要通过差分或对数变换来消除数据的非平稳性，使其满足ARIMA模型的构建条件。在平稳化处理后，研究人员会依据数据的自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图，以及贝叶斯信息准则（BIC）来初步选定模型的阶数。这是一个迭代的过程，可能需要多次调整模型参数，直至找到最优的ARIMA(p,d,q)模型，其中p是自回归项的阶数，d是差分次数，q是滑动平均项的阶数。 文章以东欢坨矿1991年1月至2014年4月的月度涌水量数据为例，通过实证分析建立了一个ARIMA(1,1,1)模型。这个模型在预测过程中表现出较高的精度，最大预测误差不超过2.1829%，而最小误差仅为0.2885%。这样的预测误差范围表明，ARIMA模型对于矿井涌水量的短期预测具有很高的准确性，能够为矿井安全生产提供有力的数据支持。 研究结果强调了ARIMA模型在矿井涌水量预测中的有效性，尤其是在考虑到安全工程需求的情况下，准确的涌水量预测可以帮助预防潜在的水灾风险，保障矿井的正常运营和工人的生命安全。因此，ARIMA模型在矿井水文地质研究和安全管理系统中具有重要的应用价值。 关键词：矿井涌水量、ARIMA模型、时间序列、安全工程、煤矿 总结来说，该研究通过深入探讨ARIMA模型在矿井涌水量预测中的应用，展示了时间序列分析技术在解决实际工程问题上的强大能力，为矿井安全管理和防灾减灾提供了科学的预测手段。