基于EMD的矿井涌水量ARMA预测模型

摘要：

依据EMD及ARMA理论建模实现对矿井涌水量预测,并采用差分方法提高非平稳IMF分量预测效果.依据矿井涌水量历史监测数据,利用EMD分解得到的各个IMF分量,分别建立ARMA预测模型进行预测,并利用BIC准则及MSE评估预测模型,再将预测效果较好的IMF分量累加建立ARMA预测模型,从理论上得到矿井涌水量预测结果,针对非平稳IMF分量进行差分化处理使其趋于平稳后建立ARMA预测模型进行预测.结果表明:随EMD模型分解数目增大所得各IMF分量平稳性越好,不同尺度数据变化情况越明显;建立ARMA模型时可忽略原始数据非平稳性检验;分别依据IMF2与IMFSUM建立的ARMA预测模型的预测误差相差不大;非平稳IMF分量经差分处理后建立的ARMA模型,预测误差呈迅速递减到某一值后又小幅上升的趋势。

关键词： 矿井涌水量 经验模态分解 自回归移动平均 差分方法

作者: 邵良杉 李印超

作者单位: 辽宁工程技术大学 系统工程研究所,辽宁葫芦岛125000

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十三届全国矿业系统工程学术会议暨中国煤炭学会煤矿系统工程专业委员会工作会议(2015)

会议地点: 辽宁葫芦岛

会议语种:中文

页码: 56-66

在线出版日期: 2015-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）