基于Python的瓦斯浓度ARIMA预测模型构建及其应用
张震1
朱权洁2
李青松3
张尔辉1
刘鸿伟1
1.华北科技学院安全工程学院,北京东燕郊0652012.华北科技学院安全工程学院,北京东燕郊065201;华北科技学院河北省矿井灾害防治重点实验室,北京东燕郊0652013.贵州省矿山安全科学研究院,贵阳550025
摘要：针对矿井瓦斯浓度预测研究现状,提出一种基于Python的瓦斯浓度时间序列预测方法.该方法采集、处理了矿井瓦斯浓度历史数据,形成适用于数据挖掘的平稳时间序列;基于该序列,调用Python自带的ARIMA模块函数,构建瓦斯浓度预测模型;利用建立的预测模型对瓦斯浓度进行预测,并对比分析瓦斯浓度历史数据与预测数据的误差大小,进行模型预测效果评价;最后,利用满足精度要求的预测模型,预测瓦斯浓度变化趋势.以贵州某矿为例,采集2018年3月5日至2018年3月7日的瓦斯数据作为样本数据,并调用Python的ARIMA模块建立预测模型,开展瓦斯浓度预测研究.结果 表明,该方法实现了瓦斯浓度预测的可视化,并使瓦斯浓度预测均方根误差低为2.34％,预测精度较高,可为降低矿井瓦斯事故提供一定的技术支撑.
关键词：矿井瓦斯浓度预测时间序列Python语言ARIMA
分类号：TD712(矿山安全与劳动保护)
资助基金：河北省高等学校科学研究项目(Z2020124)
论文发表日期：2020-04-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 23-28,49 )
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