本發明公開了一種預測礦區地下水位的方法,包括:收集礦區氣象和采煤生產數據并構建輸入變量庫,使用偏互信息算法PMI對輸入變量庫進行非線性的特征變量篩選,使用STL算法對被篩選中的兩個特征變量與地下水位時間序列進行去趨勢,分別計算去趨勢的地下水位的顯著自相關階數及去趨勢的地下水位和去趨勢的輸入變量間的顯著互相關階數,將顯著自相關階數作為為NARX模型的反饋入延遲系數,將顯著互相關階數作為NARX模型中是輸入延遲系數,構建機器學習模型NARX,在機器學習模型NARX預測中輸入礦區氣象和采煤生產數據,預測礦區地下水位。該方法突破了傳統地下水數值模型中所需水文地質參數多、建模成本高、模擬精度差等問題。
聲明:
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