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1、第33卷第3期矿冶工程V01.33№32013年O6月MININGANDMETALLURGICALENGINEERINGJune2013地下工程支护效果的ARMA预测模型及应用①李启月,陈亮,范作鹏,许杰(中南大学资源与安全工程学院,湖南长沙410083)摘要:基于时间序列分析理论,建立了地下工程支护效果的自回归滑动平均模型(ARMA),将顶板累积垂直岩移量和锚杆轴力作为评价指标,提取监测数据趋势项及其平稳残差时序,对顶板支护效果进行预测。现场应用表明,ARMA模型预测的顶板累积垂直岩移量及锚杆轴力值与实测值相比,相对误差分别不超过3%和2%
2、;与GA—BP神经网络法相比,ARMA模型预测结果的精度显著提高。关键词:地下工程;支护效果预测;时间序列分析;ARMA模型中图分类号:TD853文献标识码:Adoi:10.3969/j.issn.0253-6099.2013.03.003文章编号:0253—6099(2013)03—0008—05ARMAModelandItsApplicationinPredictionofUndergroundEngineeringSupportingEfectUQi—yue,CHENLiang,FANZuo·peng,XUJie(SchoolofRes
3、ourcesandSafetyEngineering,CentralSouthUniversity,Changsha410083,Hunan,China)Abstract:Basedontimeseriesanalysis,anARMAmodelwasproposedtopredictthesupportingeffectinundergroundengineering.Bytakingcumulativeverticalmovementofroofrockandaxialforceofanchorboltasevaluationindica
4、tors,thesupportingofroofundergroundwaspredictedbyapplyingthetrendtermofresidualtimeseries.FieldapplicationshowedthatthecumulativeverticalmovementofroofrockandaxialforceofanchorboltpredictedbyARMAmodelstatisticaltestingwerecomparedwiththepracticalmeasurement,withtherelativee
5、rrornotlessthan3%and2%,respectively.ComparedwiththeaccuracyofGA—BPneuralnetwork,ARMAmodelhasgreatlyimprovedtheaccuracyofprediction.Keywords:undergroundengineering;supportingeffectprediction;timeseriesanalysis;ARMAmodel准确地预测地下工程支护效果、评价支护质量,对积垂直岩移量和锚杆轴力作为评价指标,根据实测值确保地下工程安全性、改
6、进支护设计、及时维护补强支建立自回归滑动平均模型(ARMA模型),从而对顶板护、减少翻修和延长地下工程服务年限有着重要意义,支护效果进行预测。因此地下工程支护效果评价与预测一直是研究的热l时间序列ARMA模型点,并取得了一定的研究成果u,形成了回归分析法、灰色理论法、神经网络法和遗传算法等传统的多因素ARMA模型是时间序列分析中最具有代表性的一分析预测法。然而,传统的预测方法因很难克服监测类模型,该模型表达了在不同t时刻一个随机过程本项目的动态性、随机性和复杂性而导致预测效果不佳。身观测数据之间的关系,即表达了时间序列{}内部与传统预测方法不
7、同,时间序列分析法从观测数据的的相关关系j。对于平稳、正态的时间序列},戈的统计规律出发,不涉及与其他变量之间的关系,仅仅是取值不仅与其前P步的各个取值,⋯,⋯}有利用因变量自身的历史资料来挖掘信息2。该方法关,而且还与前g步的各个干扰o,a,⋯,at-q有在大风监测预警J、模糊分类系统和机械故障预报“。等众多学科领域中应用效果良好。本文将时间关,建立ARMA(p,q)模型分为以下几个步骤9:序列分析法应用于地下工程支护效果预测,将顶板累1)时间序列的平稳性检验。计算时序每组的自①收稿日期:2012—12·17基金项目:湖南省自然科学基金(0
8、8JJ4014);教育部博士点基金(20090162120084)作者简介:李启月(1968一),男,湖南常宁人,副教授,硕士研究生导师,主要从事岩土工程爆破、采矿
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