利用Python构建瓦斯浓度ARIMA预测模型及其应用-论文

简介：
本论文探讨了运用Python编程语言建立瓦斯浓度ARIMA预测模型的方法，并分析其在煤矿安全监测中的实际应用价值。通过该模型可以有效提高瓦斯浓度预测的准确性和可靠性，为预防瓦斯事故提供数据支持和技术保障。 本段落提出了一种基于Python的瓦斯浓度时间序列预测方法，并应用于矿井瓦斯浓度预测研究。该方法首先采集并处理了矿井历史上的瓦斯浓度数据，将其转化为适合进行数据分析的时间序列；然后使用Python自带的ARIMA模块函数构建了一个用于预测瓦斯浓度变化趋势的模型；通过对比分析实际测量值与模型预测值之间的误差大小来评估模型的效果，并利用精度达标的模型对未来一段时间内的瓦斯浓度进行了预测。 以贵州某矿井为例，我们选取了2018年3月5日至7日采集到的数据作为样本数据。使用Python的ARIMA模块建立预测模型后进行实验研究。结果显示，该方法可以实现瓦斯浓度变化趋势的可视化，并将均方根误差降低至2.34%，达到了较高的预测精度，为减少矿井内的瓦斯事故提供了技术保障。