矿井涌水量的准确预测对预防矿山透水事故的发生至关重要,提出利用GA优化的SVM模型(GA-SVM)来实现矿井涌水量的短期准确预测。该方法利用GA的自动寻优功能寻找SVM的最佳参数,提高了预测的准确率。首先,利用微熵率法求矿井涌水量时间序列的最佳嵌入维数和延迟时间,进行相空间重构。其次,采集义煤集团千秋煤矿2011—2015年实际涌水量的时间序列,利用GA-SVM模型对最后12组数据进行预测,其预测平均绝对百分比误差仅为0.92%,最大相对误差为2.62%。最后,与PSO-SVM和BP神经网络预测进行对比,结果表明GA-SVM优化模型适用于矿井涌水量的预测并且预测精度较高。
2021-11-19 13:37:45
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时间序列法是一种定量预测方法，本文对廊坊市市区2010年1月年至2019年12月的月降水量进行时间序列分析。利用Matlab对数据进行处理，建立AR(P)模型进行拟合，并对未来降水量进行了预测。可以为洪涝灾害的预测和防治提供参考。
2021-11-15 02:32:27
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徐州市近几十年降水量特征分析，苏梅林，冯启言，本文通过对徐州市58年降雨量资料的分析研究，结果得出徐州市近多年来年平均降雨量为861.6897mm，标准差为178.8，变差系数为20.7%。汛期�
2021-11-13 21:10:17
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2021-10-08 20:48:00
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