煤矿设备运行状态在AGB组合模型下的预测分析研究

为解决王坪煤业采煤工作面煤矿设备运行状态评估时出现的预测精度低、单一模型适用范围小等问题，将Arima模型、BP神经网络以及GM(1,1)模型相结合，提出组合下的煤矿设备运行状态预测模型。经过系统对比验证分析，AGB组合模型下煤矿设备运行状态预测较单一预测模型精度更高，能够为现场工作人员提供更好的指导，为煤矿设备的运行安全提供了保障。