【摘 要】
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针对矿井瓦斯浓度预测研究现状,提出一种基于Python的瓦斯浓度时间序列预测方法。该方法采集、处理了矿井瓦斯浓度历史数据,形成适用于数据挖掘的平稳时间序列;基于该序列,调
【机 构】
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华北科技学院安全工程学院,华北科技学院河北省矿井灾害防治重点实验室,贵州省矿山安全科学研究院
【基金项目】
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河北省高等学校科学研究计划资助项目(Z2020124),贵州省科技计划资助项目([2018]3003-1,[2018]3003-2),贵州省优秀青年科技人才培养计划资助项目([2019]5675)
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针对矿井瓦斯浓度预测研究现状,提出一种基于Python的瓦斯浓度时间序列预测方法。该方法采集、处理了矿井瓦斯浓度历史数据,形成适用于数据挖掘的平稳时间序列;基于该序列,调用Python自带的ARIMA模块函数,构建瓦斯浓度预测模型;利用建立的预测模型对瓦斯浓度进行预测,并对比分析瓦斯浓度历史数据与预测数据的误差大小,进行模型预测效果评价;最后,利用满足精度要求的预测模型,预测瓦斯浓度变化趋势。以贵州某矿为例,采集2018年3月5日至2018年3月7日的瓦斯数据作为样本数据,并调用Python的ARIMA模
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