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自回归模型在井水埋深预测中的应用及改进
被引量：
4
1
作者
王从陆
尹长林
李石林
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
2005年第6期20-23,共4页
用时间序列分析方法建立井水埋深的预测模型时,首先采用差分的方法把季节性时间序列变成平稳时间序列,在此基础上,再用动态数据系统方法的传统F检验定阶法进行分析。由于样本的随机性可能过早地退出对模型的循环检验,从而不能找到合适...
用时间序列分析方法建立井水埋深的预测模型时,首先采用差分的方法把季节性时间序列变成平稳时间序列,在此基础上,再用动态数据系统方法的传统F检验定阶法进行分析。由于样本的随机性可能过早地退出对模型的循环检验,从而不能找到合适的预测模型。笔者在用自回归模型建立井水预测模型的基础上,采用了一种改进的建模方法,提高了预测精度,并用实例进行了验证。
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关键词
井水埋深预测
时间序列分析方法
自回归模型
ar
模型
变形预测模型
F检验定阶法
矿井
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职称材料
题名
自回归模型在井水埋深预测中的应用及改进
被引量：
4
1
作者
王从陆
尹长林
李石林
机构
湖南科技大学能源与安全工程学院
中南大学信息物理学院
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
2005年第6期20-23,共4页
文摘
用时间序列分析方法建立井水埋深的预测模型时,首先采用差分的方法把季节性时间序列变成平稳时间序列,在此基础上,再用动态数据系统方法的传统F检验定阶法进行分析。由于样本的随机性可能过早地退出对模型的循环检验,从而不能找到合适的预测模型。笔者在用自回归模型建立井水预测模型的基础上,采用了一种改进的建模方法,提高了预测精度,并用实例进行了验证。
关键词
井水埋深预测
时间序列分析方法
自回归模型
ar
模型
变形预测模型
F检验定阶法
矿井
Keywords
time
sequence
differences
auto-regression
(
ar
)
model
rank
prediction
分类号
TD742 [矿业工程—矿井通风与安全]
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作者
出处
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被引量
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1
自回归模型在井水埋深预测中的应用及改进
王从陆
尹长林
李石林
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
2005
4
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