综采工作面瓦斯数据时间序列预测方法研究_中国煤炭行业知识服务平台

综采工作面瓦斯数据时间序列预测方法研究

作者

赵美成贺安民屈世甲
单位

神华神东煤炭集团有限责任公司中煤科工集团常州研究院有限公司天地（常州）自动化股份有限公司
摘要

针对现有基于时间序列的瓦斯浓度预测方法存在算法复杂、预测步长较短等问题，根据瓦斯浓度历史监测数据的随机性与时序性，提出了一种基于ARIMA+GARCH组合模型的综采工作面瓦斯数据时间序列预测方法。首先建立ARIMA预测模型，对瓦斯浓度数据进行平稳化处理，并确定模型的参数估计；然后在预测模型的可靠性通过检验后，针对ARIMA模型在预测过程中存在的均值回归问题，采用GARCH模型模拟ARIMA产生的拟合残差，并将模拟出的结果作为ARIMA模型中预测的噪声项，以此优化预测结果。测试结果表明，基于ARIMA+GARCH组合模型的瓦斯浓度预测方法能够反映瓦斯浓度真实值的变化趋势，平均绝对误差、相对百分误差绝对值、标准差、均方误差4项判断指标都很小，具有较高的预测精度。
关键词

综采工作面瓦斯浓度预测时间序列残差序列残差拟合 ARIMA模型 GARCH模型
基金项目(Foundation)

陕西省重点研发计划项目（2017GY046）
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