综采工作面瓦斯数据时间序列预测方法研究

赵美成¹，贺安民¹，屈世甲^2,3

1. 神华神东煤炭集团有限责任公司2. 中煤科工集团常州研究院有限公司3. 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;