基于EMD的矿井涌水量ARMA预测模型

《基于EMD的矿井涌水量ARMA预测模型》是一篇探讨如何利用经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）与自回归移动平均（Autoregressive Moving Average, ARMA）模型相结合，以提高矿井涌水量预测精度的研究论文。该论文针对矿井涌水量预测中存在的时间序列非线性、非平稳问题，提出了一种新的预测方法，旨在提升预测结果的准确性和实用性。

在矿井开采过程中，涌水量的准确预测对于安全生产和资源管理具有重要意义。然而，由于地质条件复杂、降雨量变化以及地下水位波动等因素的影响，涌水量数据往往呈现出高度的非线性和非平稳性，传统的线性时间序列模型难以有效捕捉这些特征，导致预测效果不理想。

为了解决这一问题，本文引入了经验模态分解技术。EMD是一种适用于处理非线性、非平稳信号的自适应分析方法，能够将原始时间序列分解为多个本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs）和一个残差项。通过EMD分解，可以将复杂的涌水量时间序列拆解为多个相对简单的子序列，从而降低预测难度。

在完成EMD分解后，论文进一步采用ARMA模型对每个IMF分量进行建模和预测。ARMA模型是经典的时间序列预测方法，适用于平稳时间序列的建模。通过对每个分解后的IMF分别建立ARMA模型，可以更精确地描述不同频率成分的变化规律，从而提高整体预测的准确性。

为了验证该模型的有效性，论文选取了某矿区的实际涌水量数据作为实验样本，并与传统ARMA模型和其他常见预测方法进行了对比分析。实验结果表明，基于EMD的ARMA预测模型在预测精度方面优于传统方法，尤其是在处理非平稳数据时表现出更强的适应能力和更高的预测可靠性。

此外，论文还讨论了EMD分解过程中可能出现的模式混叠现象及其对预测结果的影响，并提出了相应的改进措施。例如，可以通过调整EMD的停止准则或引入集成学习策略来优化分解效果，从而进一步提升预测性能。

该研究不仅为矿井涌水量的预测提供了一种新的思路和方法，也为其他类似非线性、非平稳时间序列的预测问题提供了参考价值。随着矿山开采活动的不断深入，涌水量预测的重要性日益凸显，因此，基于EMD的ARMA预测模型的应用前景广阔。

综上所述，《基于EMD的矿井涌水量ARMA预测模型》论文通过结合EMD与ARMA模型，有效解决了矿井涌水量预测中的非线性、非平稳问题，提高了预测精度，具有重要的理论意义和实际应用价值。