为了解决矿井涌水量预测难题,在Grid-Search_PSO优化SVM参数的基础上,采用SVM非线性回归预测法,对大海则煤矿1999~2008年7月份的矿井涌水量进行了预测。分析对比SVM回归预测法和ARIMA时间序列预测法预测结果的数据误差,发现SVM回归法预测值与实测值之间的偏差比ARIMA时间序列法要小很多。可见在影响矿井涌水量各种因素值具备的情况下,SVM非线性回归预测所建立的模型能够更准确地预测矿井的涌水量,在矿井安全生产中具有很大的应用价值。

为对矿井涌水量进行准确预测,以矿井涌水量历史时序数据为基础,提出一种综合自回归移动平均模型.建模时首先需要对涌水量时间序列进行平稳化处理,根据拖尾、截尾情况及BIC数值初步确定一个模型,进行参数估计、假设检验,并作出必要调整,反复循环,直至获得较为满意的ARIMA模型.以东欢坨矿1991年1月到2014年4月月度涌水量进行实验分析,最终建立了ARIMA(1,1,1)预测模型,利用该模型进行预测,最大误差为2.1829%,最小误差仅为0.2885%,模型精度较高,能够很好地满足实际工程需要.研究结

为提高煤矿对矿井涌水量预测的准确性,基于ARIMA季节乘积模型,提出一种新的矿井涌水量的预测方法,通过普通差分和季节差分保证矿井涌水量时间序列的平稳化,以模型定阶、参数估计和假设检验等过程建立合适的乘积季节模型ARIMA（2,1,1）（1,1,1）12。利用该模型对某煤矿2015年各月的涌水量进行预测,得出预测结果,并与实测数据进行了对比分析。研究结果表明:预测结果与实际数据最大误差为3.43%,最小误差仅为0.77%,与实测数据有较好的拟合,预测效果较好,能够很好地满足煤矿实际需求,验证了乘积

在矿山实际生产过程中，涌水量的预测对于矿山防治水具有重要意义。以山东郓城煤矿1301工作面为研究对象，先在不考虑季节性因素影响的条件下，采用时间序列分析模型ARIMA建立涌水量与时间的函数关系，表明郓城煤矿1301工作面涌水量时间序列受季节性因素影响；在此基础上，基于时间序列加法分解原理，分离提取涌水量时间序列中的长期趋势、季节指数、循环因子和随机变动参数，并应用熵权法确定各参数权重，建立工作面涌水量预测的非线性回归修正模型，并将模拟预测结果与忽略季节效应的ARIMA模型预测的涌水量进行对比，结