| 综采工作面瓦斯数据时间序列预测方法研究 |
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| 引用本文： | 赵美成,贺安民,屈世甲.综采工作面瓦斯数据时间序列预测方法研究[J].工矿自动化,2019(6):80-85. |
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| 作者姓名： | 赵美成 贺安民 屈世甲 |
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| 作者单位： | 神华神东煤炭集团有限责任公司;中煤科工集团常州研究院有限公司;天地(常州)自动化股份有限公司 |
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| 基金项目： | 陕西省重点研发计划项目(2017GY-046) |
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| 摘 要： | 针对现有基于时间序列的瓦斯浓度预测方法存在算法复杂、预测步长较短等问题,根据瓦斯浓度历史监测数据的随机性与时序性,提出了一种基于ARIMA+GARCH组合模型的综采工作面瓦斯数据时间序列预测方法。首先建立ARIMA预测模型,对瓦斯浓度数据进行平稳化处理,并确定模型的参数估计;然后在预测模型的可靠性通过检验后,针对ARIMA模型在预测过程中存在的均值回归问题,采用GARCH模型模拟ARIMA产生的拟合残差,并将模拟出的结果作为ARIMA模型中预测的噪声项,以此优化预测结果。测试结果表明,基于ARIMA+GARCH组合模型的瓦斯浓度预测方法能够反映瓦斯浓度真实值的变化趋势,平均绝对误差、相对百分误差绝对值、标准差、均方误差4项判断指标都很小,具有较高的预测精度。
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| 关 键 词： | 综采工作面 瓦斯浓度预测 时间序列 残差序列 残差拟合 ARIMA模型 GARCH模型 |
Research on time series prediction method of gas data on fully mechanized mining face |
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| ZHAO Meicheng,HE Anmin,QU Shijia.Research on time series prediction method of gas data on fully mechanized mining face[J].Industry and Automation,2019(6):80-85. |
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| Authors: | ZHAO Meicheng HE Anmin QU Shijia |
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| Affiliation: | (Shenhua Shendong Coal Group Co., Ltd., Yulin 719315, China;CCTEG Changzhou Research Institute, Changzhou 213015, China;Tiandi (Changzhou) Automation Co., Ltd., Changzhou 213015, China) |
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| Abstract: | ZHAO Meicheng;HE Anmin;QU Shijia(Shenhua Shendong Coal Group Co., Ltd., Yulin 719315, China;CCTEG Changzhou Research Institute, Changzhou 213015, China;Tiandi (Changzhou) Automation Co., Ltd., Changzhou 213015, China) |
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| Keywords: | fully mechanized mining face gas concentration prediction time series residual sequence residual error fitting ARIMA model GARCH model |
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