摘要
作者分析了诸如矿井涌水量等地质时间序列数据的特点以及现有的一些预测预报方法的局限性,引进了一种适合地质特点的数学模型——疏系数自回归模型,并利用该模型处理了大同矿务局某矿的月平均日涌水量数据。从计算结果可以看出,预测的精度满足了生产矿井的实际需要。
Mine inflow of water is characterized by time series. This paper puts forward a mathematical model, named sparse coefficient autoregression model, which is suitable to handling mine inflow of water. Example taken from Datong mine area is presented here and it shows that the prediction precision may satisfy the demands of practice.
出处
《中国矿业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1991年第2期85-90,共6页
Journal of China University of Mining & Technology
关键词
矿井
涌水量
预测
自回归模型
mine inflow, sparse coefficient autoregression model, prediction
