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（时间管理）时间序列预测 方法实例 基于时间序列的矿井瓦斯涌出量预测方法 孟海东，孙搏，司子稳，王瑞智，施兰兰 （内蒙古科技大学矿业工程学院，内蒙古包头014010） 摘要：由于矿井瓦斯浓度的变化受多种因素共同影响,矿井瓦斯涌出量预测经常出现无法获得壹部分变 量的情况。针对该问题，提出了壹种基于时间序列的矿井瓦斯涌出量预测方法，详细介绍了采用时间序列 AR 模型对矿井瓦斯涌出量进行预测的具体实现。实验结果表明，该方法能准确预测矿井瓦斯涌出量。 关键词：矿井；瓦斯涌出量；预测；时间序列；参数估计；AR 模型 TD712.5A PredictionMethodofGasEmissionofMineBasedonTimeSeries MENGHai-dong ，SUNBo ，SIZi-wen ，WANGRui-zhi ，SHILan-lan （SchoolofMiningEngineeringofInnerMongoliaUniversityofScienceandTechnology, Baotou014010,China ） Abstract :Becausethechangeofgasconcentrationofmineisinfluencedbyvariousfactors,sopredictio nofgasemissionofminecan’tgetsomevariables.Inviewoftheproblem,thepaperproposedapredictionmeth odofgasemissionofminebasedontimeseries.ItintroducedimplementationofusingARmodeloftimeseriesto predictgasemissionofmine.Theexperimentresultshowedthatthemethodcanpredictgasemissionofmineacc urately. Keywords:mine,gasemission,prediction,timeseries,parameterestimation,ARmodel 0 引言 我国煤矿瓦斯事故已占到煤矿生产过程所发生事故的 80％之上，造成的伤亡占特大事故伤亡人数的 90 ％[1] 。因此，必须采取有效的防治措施，而防治工作的关键于于瓦斯涌出量预测。矿井瓦斯涌出量是壹个动 态过程,瓦斯浓度的变化受多种因素共同影响,矿井瓦斯涌出量预测经常出现无法获得壹部分变量的情况。而 时间序列分析法是根据客观事物发展的连续规律性,运用过去的历史数据,通过统计分析,进壹步推测未来发 展趋势的壹种方法，由于该时间序列取自某壹个随机过程，而该过程的随机特征不随时间的变化而变化，所 以又称平稳时间序列分析法。时间序列分析法可通过建立壹个描述瓦斯涌出量于壹定时间和空间内变化发展 的动态模型,反映瓦斯涌出量的变化规律,预测瓦斯涌出量的趋势，对实际的瓦斯预测有壹定的指导意义。 收稿日期:2010―― 作者简介：孟海东（1958―），男，内蒙古托克托县人，教授，博士，硕士研究生导师，主要从事矿产 资源数据挖掘方面的研究工作。E-mail 1 时间序列分析法 时间序列分析法就是通过编制和分析时间序列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势， 进行类推或延伸，借以预测下壹段时间可能达到的水平。其内容包括：收集和整理历史资料；对这些资料进 行检查鉴别，排成数列；分析时间数列，从中寻找随时间变化变化的规律，得出壹定的模式；以该模式预测 将来的情况。常见的时间序列模型有自回归（AR ）模型、滑动平均(MA)模型和自回归滑动平均(ARMA)模型。 由于AR 模型能够更好地反映系统的本质特征，且且 AR 模型是无偏估计。因此，本文采用 AR 模型进行建模， 其形式为 （1） 式中：为模型参数；为白噪声序列，它反映所有其它因素干扰。 式（1）表明，是自身过去的观察值的线性组合，常记为AR （p ），其中p 为模型的阶次。若记 （2） 则式（１）能够改成算子形式： （3） 式中：B 为移位算子，