綜采工作面瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè)是預(yù)防和控制瓦斯事故的重要手段,對(duì)保證礦井安全生產(chǎn)具有十分重要的意義。本文以統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件R語言作為工具,應(yīng)用時(shí)間序列分析方法建立ARIMA和GARCH的組合模型,尋求綜采工作面瓦斯?jié)舛茸兓?guī)律并進(jìn)行短期預(yù)測(cè),主要研究?jī)?nèi)容有以下:本文對(duì)綜采工作面瓦斯?jié)舛葰v史監(jiān)測(cè)數(shù)進(jìn)行ARIMA模型擬合,確定ARIMA模型的預(yù)測(cè)方程,然后對(duì)瓦斯?jié)舛缺O(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,結(jié)果表明,ARIMA模型對(duì)瓦斯?jié)舛葰v史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)擬合程度較高,ARIMA模型適于進(jìn)行預(yù)測(cè)。在已建立ARIMA模型的基礎(chǔ)上,提出使用GARCH模型擬合ARIMA模型的殘差序列,并通過GARCH模型模擬出ARIMA模型中噪聲項(xiàng)的預(yù)測(cè)值,最終組合ARIMA模型和GARCH模型對(duì)綜采工作面瓦斯?jié)舛冗M(jìn)行預(yù)測(cè),實(shí)證結(jié)果表明組合模型在瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè)中具有較高的精度。基于MATLAB中GUI建立了綜采工作面預(yù)測(cè)的可視化界面,該可視化界面運(yùn)行穩(wěn)定、可靠且可視化效果較好,為瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè)的可視化提供了一定的技術(shù)支持。本文以組合預(yù)測(cè)為主導(dǎo)思想,建立的工作面瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè)模型不僅預(yù)測(cè)精度,并輔以可視化操作設(shè)計(jì)提高了可視化應(yīng)用的實(shí)效性。 

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 選題背景及研究意義
        1.1.1 選題背景
        1.1.2 研究目的和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 時(shí)間序列分析國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 時(shí)間序列分析國內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 時(shí)間序列在瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè)中的應(yīng)用
    1.3 研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 技術(shù)路線
2 時(shí)間序列分析理論基礎(chǔ)
    2.1 時(shí)間序列分析基本概念
        2.1.1 時(shí)間序列與隨機(jī)過程
        2.1.2 均值、方差和協(xié)方差
        2.1.3 隨機(jī)過程的平穩(wěn)性
    2.2 重要的平穩(wěn)隨機(jī)過程
        2.2.1 白噪聲過程
        2.2.2 滑動(dòng)平均過程
        2.2.3 自回歸過程
        2.2.4 自回歸滑動(dòng)平均混合過程
    2.3 ARIMA模型建立步驟及方法
        2.3.1 平穩(wěn)化檢驗(yàn)與處理
        2.3.2 模型識(shí)別
        2.3.3 參數(shù)估計(jì)
        2.3.4 模型評(píng)價(jià)
    2.4 GARCH模型建立步驟及方法
        2.4.1 GARCH模型的識(shí)別
        2.4.2 GARCH模型參數(shù)的確定
        2.4.3 GARCH模型的診斷
    2.5 小結(jié)
3 綜采工作面瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè)實(shí)證研究
    3.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件R語言
    3.2 瓦斯?jié)舛華RIMA模型
        3.2.1 數(shù)據(jù)來源及處理
        3.2.2 模型的識(shí)別與建立
        3.2.3 模型的評(píng)價(jià)
    3.3 殘差序列的GARCH模型
        3.3.1 GARCH模型的識(shí)別
        3.3.2 GARCH模型參數(shù)的確定
        3.3.3 GARCH模型的診斷
    3.4 瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè)及效果評(píng)價(jià)
    3.5 小結(jié)
4 綜采工作面瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè)的可視化
    4.1 MATLAB腳本文件和GUI簡(jiǎn)介
    4.2 用戶可視化界面的設(shè)計(jì)
        4.2.1 設(shè)計(jì)步驟及原則
        4.2.2 設(shè)計(jì)過程
    4.3 預(yù)測(cè)效果展示
    4.4 小結(jié)
5 結(jié)論和展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]基于ARIMA模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的股價(jià)預(yù)測(cè)[J]. 陳小玲.  經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué). 2017(04)
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博士論文
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碩士論文
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[2]高維數(shù)據(jù)可視化界面交互設(shè)計(jì)研究[D]. 王俊超.東南大學(xué) 2016
[3]ARIMA與BP模型在我國居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的實(shí)證分析[D]. 黃樹花.云南大學(xué) 2015
[4]煤與瓦斯突出影響因素的模擬實(shí)驗(yàn)研究[D]. 周文杰.重慶大學(xué) 2012
[5]基于時(shí)間序列分析的大型風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)方法研究[D]. 夏冬.北京交通大學(xué) 2012
[6]時(shí)間序列數(shù)據(jù)建模及其在瓦斯預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[D]. 李蘇旺.太原理工大學(xué) 2007
[7]時(shí)間序列分析的研究與應(yīng)用[D]. 湯巖.東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 2007
[8]基于時(shí)間序列分析的IP語音收入預(yù)測(cè)[D]. 王洋.吉林大學(xué) 2004



本文編號(hào)：3672660