矿业研究与开发

作者：黄悦,幸福堂,,石癸鑫,吴孟龙

关键词：事故预测;小波变换;自回归滑动平均;分形理论;时 间序列

为对矿业事故时间序列做出准确预测,针对单一预测 模型对非平稳非线性时间序列预测精度低、模型选择困难等 问题,提出了一种基于小波变换的矿业事故时间序列预测模 型.首先,将４４组训练数据采用小波变换,通过伸缩平移运 算对时间序列逐步进行多尺度细化,使非平稳非线性的原始 时间序列变换为一组代表整体变化趋势的高频信号序列,和 一组表示随机扰动的低频信号序列;然后,采用自回归滑动 平均(AutoregressiveMovingAverage,ARMA)模型预测低 频信号序列,用分形理论(FractalTheory,FT)预测高频信 号序列;最后,再将各分序列的预测结果叠加,构建基于小波 变换的矿业事故时间序列预测模型,并用１２组测试样本验 证模型的预测精度.结果表明:１２组测试样本预测结果的 平均相对误差为１５．１３％,且相对误差波动较为平稳.基于 小波变换的矿业事故时间序列预测模型的预测稳定性较好、 精确度较高,用该模型进行矿业事故时间序列的预测是可行 且有效的.

来源：2021年第1期

《矿业研究与开发》期刊编辑部

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