ARIMA-GM模型在采掘瓦斯涌出预测中的应用

"这篇论文探讨了基于ARIMA-GM模型的采掘工作面瓦斯涌出预测方法，旨在提高预测的准确性和动态监测能力。在实际应用中，该方法能够帮助煤矿安全管理和预防瓦斯事故。" 在煤矿行业中，瓦斯涌出是一个极其重要的安全问题，因为它可能引发严重的安全事故，如瓦斯爆炸。为了有效管理和控制这种风险，精确预测采掘工作面的瓦斯涌出至关重要。这篇论文聚焦于这一问题，提出了一种结合灰色模型GM(1,1)和自回归积分移动平均模型（ARIMA）的组合预测模型——ARIMA-GM模型。 灰色模型GM(1,1)是一种处理非完全信息系统的统计预测模型，尤其适用于处理小样本、非线性、不完全数据的时间序列分析。在本文中，它被用来对瓦斯涌出浓度进行初步预测。另一方面，ARIMA模型是一种在统计学中广泛使用的模型，特别适合处理具有趋势和季节性的时间序列数据。它通过自回归、差分和移动平均三个步骤来建模数据的动态特性，从而预测未来的值。 在ARIMA-GM模型构建中，作者采用了方差倒数法来确定两个模型的权重，这种方法可以根据模型预测误差的方差来调整模型间的贡献比例，以优化组合预测的效果。通过这种方式，ARIMA-GM模型能综合两种模型的优点，提高预测精度和拟合度。 论文通过鑫顺煤矿15101掘进工作面的实际案例展示了ARIMA-GM模型的应用。结果显示，相比于单一的灰色模型或ARIMA模型，组合模型在预测瓦斯涌出浓度上表现出更高的精度，这对于实时监测和预警瓦斯涌出具有重要意义。这不仅有助于矿井的安全管理，还能提前采取措施防止潜在的瓦斯灾害，确保煤矿作业人员的生命安全。 ARIMA-GM模型的建立与应用是煤矿瓦斯涌出预测领域的一个重要进展，它为业界提供了一个更有效、更精确的预测工具，对于提升煤矿安全生产水平和减少事故风险具有深远的影响。这一研究也强调了将统计模型与实际工程问题相结合的重要性，为未来相关领域的研究提供了参考和借鉴。