基于小波变换和ARMA-SVM的涌水量预测方法
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基于小波变换和ARMA-SVM的涌水量预测方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明属于矿床水文地质勘探技术领域,涉及一种基于小波变换和自回归移动平均模型-支持向量机的涌水量预测方法;先收集并分析矿井涌水量台账资料,然后选取建模样本和检验样本,对建模样本进行二进小波分解与重构,提取原始时间序列中的高频信息和低频信息,后利用自回归移动平均模型对高频信号建模,同时利用支持向量机模型对低频信号建模,再将高频信号模型和低频信号模型合成,建成涌水量最终预测模型,最后利用检验样本对最终预测模型进行检验,实现涌水量预测;其在充分拟合低频信息的同时,避免对高频信息的过拟合,工作原理可靠,预测方法简单,预测精度高,预测环境友好。
本发明属于矿床水文地质勘探技术领域,涉及一种基于小波变换和自回归移动平均模型-支持向量机的涌水量预测方法;先收集并分析矿井涌水量台账资料,然后选取建模样本和检验样本,对建模样本进行二进小波分解与重构,提取原始时间序列中的高频信息和低频信息,后利用自回归移动平均模型对高频信号建模,同时利用支持向量机模型对低频信号建模,再将高频信号模型和低频信号模型合成,建成涌水量最终预测模型,最后利用检验样本对最终预测模型进行检验,实现涌水量预测;其在充分拟合低频信息的同时,避免对高频信息的过拟合,工作原理可靠,预测方法简单,预测精度高,预测环境友好。
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标签:探矿技术
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