本發(fā)明屬于礦床水文地質(zhì)勘探技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種基于小波變換和自回歸移動平均模型-支持向量機的涌水量預(yù)測方法;先收集并分析礦井涌水量臺賬資料,然后選取建模樣本和檢驗樣本,對建模樣本進(jìn)行二進(jìn)小波分解與重構(gòu),提取原始時間序列中的高頻信息和低頻信息,后利用自回歸移動平均模型對高頻信號建模,同時利用支持向量機模型對低頻信號建模,再將高頻信號模型和低頻信號模型合成,建成涌水量最終預(yù)測模型,最后利用檢驗樣本對最終預(yù)測模型進(jìn)行檢驗,實現(xiàn)涌水量預(yù)測;其在充分?jǐn)M合低頻信息的同時,避免對高頻信息的過擬合,工作原理可靠,預(yù)測方法簡單,預(yù)測精度高,預(yù)測環(huán)境友好。
聲明:
“基于小波變換和ARMA-SVM的涌水量預(yù)測方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)