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题名基于两类时间序列模型预测矿井最大涌水量
被引量：10
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作者
曲兴玥
于小鸽
施龙青
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机构
山东科技大学地球科学与工程学院
山东科技大学资源与土木工程学院
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出处
《煤炭技术》
CAS
2019年第8期100-102,共3页
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基金
国家自然科学基金(41572244)
泰山学者建设工程专项经费资助
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文摘
针对同一个井田、相同开采工艺条件下,不同时期矿井最大涌水量具有不同数值,按照时间的先后次序排列而成数列,以贵州省青龙煤矿为研究对象,在不考虑季节性因素影响的条件下,采用时间序列分析模型ARIMA建立月最大涌水量和时间的函数关系。结果表明,模型拟合的函数形式可解释性不强,说明青龙煤矿月最大涌水量时间序列具有季节效应,因此,通过时间序列乘法分解模型对涌水量序列的趋势-循环因子、季节变动、不规则变动进行提取,基于移动平均、最小二乘、趋势外推、季节平均等原理对模型进行求解,进而对青龙煤矿月最大涌水量进行预测。
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关键词
最大涌水量
预测
时间序列
乘法分解
ARIMA模型
SPSS
EXCEL
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Keywords
maximum mine inflow
prediction
time-series
multiplicative decomposable
ARIMA model
SPSS
Excel
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分类号
TD742
[矿业工程—矿井通风与安全]
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题名基于折半递减采样率分离正弦波的自适应迭代算法
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作者
艾宇慧
高静
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机构
哈尔滨工程大学水声工程系
哈尔滨广播电视大学
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出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
1998年第2期87-92,共6页
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文摘
提出一种基于折半递减采样率分离正弦波的自适应迭代算法，用于分离多频组合信号，通过对分离后的单频信号进行参数估什便可达到估计原始多频组合信号的目的仿真表明该算法可分离频率间隔较小的组合信号。
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关键词
自适应滤波
折半递减采样率
迭代算法
信号处理
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Keywords
adaptive processing
multiple sinusoids decomposing
frequency estimation
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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