时间序列方法提升矿井瓦斯涌出量预测准确性

本文主要探讨了"基于时间序列的矿井瓦斯涌出量预测方法"这一关键课题。矿井瓦斯浓度的变化受到多种因素的复杂影响，如地质构造、开采活动、气候条件等，这使得在实际预测过程中常常面临部分变量缺失的问题。为了解决这一难题，研究者提出了一个新颖的方法，即利用时间序列分析中的自回归（AR）模型进行预测。 时间序列AR模型是一种统计模型，它假设当前的瓦斯涌出量可以由其过去的行为（即自回归项）以及随机扰动（误差项）来解释。通过分析历史瓦斯浓度和产量数据的时间序列特性，该模型能够捕捉到数据中存在的潜在规律，从而预测未来的瓦斯涌出量。这种方法的实施步骤包括数据预处理（清洗和标准化）、模型选择（确定合适的AR阶数）、参数估计（利用最大似然估计或递归最小二乘法等方法）、模型训练和验证，以及最后的预测应用。 实验结果显示，该基于时间序列AR模型的预测方法对于矿井瓦斯涌出量的预测具有较高的准确性，其预测误差率仅为4.3%，这表明其预测性能相当可靠。这种预测模型的应用对于煤矿安全管理具有重要意义，可以帮助决策者提前规划，降低事故风险，优化通风系统，并确保矿井的安全生产。 此外，文中还提到了矿井安全生产远程管理信息化的发展趋势，这与数据共享、标准化和系统集成等相关研究紧密相连，如孙继平关于煤矿安全监控系统联网的研究、郝秦霞等人关于煤矿安全系统数据资源共享标准的构建等，都为提升整个行业的信息化水平提供了理论支持和技术路径。 本文的核心内容是介绍一种有效解决矿井瓦斯涌出量预测中变量缺失问题的方法，利用时间序列AR模型进行精确预测，同时强调了信息化技术在煤矿安全生产中的重要角色，以及如何通过数据标准化和共享来推动煤矿行业的智能化和安全化进程。