开采沉陷预报中GM(1,1)和ARIMA(p,d,q)模型的对比分析

论文摘要

在矿区开采沉陷预报过程中,基于统计学的预报模型是开采沉陷预报的一种重要的手段。本文采用GM(1,1)模型和ARIMA(p,d,q)模型预测了开采沉陷的累计下沉值,并对这两种模型的适用条件进行了分析。结果表明:GM(1,1)模型不能很好拟合及预测开采沉陷的下沉值,而ARIMA(p,d,q)模型优于GM(1,1)模型,适用于矿区开采沉陷下沉量预计。

论文目录

• 0.引言
• 1. 模型原理与建模
•   1.1 灰色系统模型
•   1.2 差分自回归滑动平均模型（ARIMA模型）
• 2. 算例分析
•   2.1 GM（1,1）模型结果
•     2.1.1 实测数据的预计结果
•     2.1.2 模拟数据的预计结果
•   2.2 ARIMA模型结果
•     2.2.1 平稳化序列
•     2.2.2 确定模型参数
•     2.2.3 白噪声检测
•     2.2.4 预估时间序列
• 3. 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 程诗广,杨灯云,杨海胜,陈佩文

关键词: 开采沉陷,模型,预报

来源: 经纬天地 2019年04期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 矿业工程

单位: 中煤新集能源股份有限公司,安徽理工大学矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室,安徽理工大学测绘学院

基金: 中煤新集刘庄矿业有限公司(ZMXJ-LZ-JS-2018-25),淮南矿业(集团)有限责任公司项目(HNKY-JTJS(2018)-178,HNKY-JTJS(2017)-122)

分类号: TD327

页码: 47-51

总页数: 5

文件大小: 2186K

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