运用重标极差(R/S)方法对武山矿区矿井涌水量时间序列进行分形诊断,得知矿区南矿带矿井涌水量Hurst指数为0.8624,平均循环周期为42个月;北矿带矿井涌水量Hurst指数为0.8894,平均循环周期为24个月。表明武山矿区矿井涌水量发展趋势与历史趋势之间呈现出较强的持续性,南矿带与北矿带平均循环周期存在差异是内在系统不同机制的反映。从而为矿井涌水量变化的非线性和复杂性研究提供了新的研究视角和实证结论,同时,也为防治矿井水害提供了一种新思路和新方法。

基于矿井涌水量序列具有灰色和分形的特征,建立R/S灰色预测模型,以克服R/S方法无法进行定量预测以及灰色模型对于随机波动大的长时间序列预测效果差的缺点。以成庄煤矿为例,针对2008年1月—2013年12月矿井涌水量进行R/S分析,确定Hurst指数和平均循环周期,并在一个周期内进行灰色预测。结果表明:成庄矿涌水量序列的Hurst指数为0.839,涌水量有持续增加的趋势,其平均循环周期为18个月;与2014年1—4月实测涌水量对比,R/S灰色预测模型的预测精度为92.56%,高于灰色预测模型,为中

R/S分析方法是以时序数据为基础的一种非线性理论方法,可以应用于对时间序列数据进行分析与预报。文章通过正确估算赫斯特指数、分维数,分析其变化规律,对涌出时间序列进行了分析,初步探讨了涌水量的变化规律。实例研究表明,该方法对矿井水涌出的变化规律的预测是可行的,并有较好的预测精度和推广应用价值。

在Hurst指数趋势分析的基础上,考虑时间序列长度、相关性等因素,并结合计算机语言,实现了R/S方法的定量预测,成功的将非线性时间序列预测方法从定性走向定量。以赵家寨煤矿矿井涌水量为例,分别对突水前和突水后的涌水量时间序列进行了R/S定量预测,模型预测精确度高达92.48%和94.75%,表明该模型精确度高、适用性强。