摘要 : 煤矿瓦斯浓度预测是避免煤矿瓦斯爆炸的有效手段,针对煤矿瓦斯浓度预测精度问题,提出一种基于ARIMA时间序列的瓦斯浓度预测模型.该模型首先通过差分法将原始瓦斯浓度数据处理为平稳性数据;然后利用ACF和PACF方法确定模型阶数,依据白噪声检验对模型进行... 展开
| 作者 | 林旭杰 孟祥瑞 |
|---|---|
| 作者单位 | |
| 英文名称 | Prediction of Gas Concentration based on ARIMA Time Series |
| 期刊名称 | 《黑龙江工业学院学报（综合版）》 |
| 期刊英文名称 | 《Journal of Jixi University》 |
| 页码/总页数 | 77-83 / 7 |
| 语种/中图分类号 | 汉语 / TP183:TD712 |
| 关键词 | 瓦斯浓度 ARIMA预测模型 时间序列 预测精度 |
| 基金项目 | 国家自然科学基金项目"基于领域本体的煤矿安全数据融合方法及应用"(项目编号:51004004);高校学科(专业)拔尖人才学术资助项目(项目编号:gxbjZD2021051) |
| 机标主题词 / 分类号 | 瓦斯浓度;时间序列;瓦斯气体 / TD712;O1;TD712 |
