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1问题2：基于指数平滑对前兆特征时间区间的预测识别
1.1模型建立与求解
通过冲击地压危险前约7天内，电磁辐射和声发射信号存在随时间循环增大的趋势，
这类信号我们称为前兆特征信号。在出现前兆特征信号之后的约7天内，有可能发生冲击
地压，所以一般情况下出现前兆特征信号之后，会采取一定措施尽可能的防止冲击地压发
生。据此基于问题1的基础上对问题2建立模型求解，分析存在电磁辐射和声发射信号中
的前兆特征信号的特征信息，建立前兆特征时间区间的预测识别模型，对前兆特征时间区
间的预测识别。采用时间序列的指数平滑模型对数据进行各阶段初步求解分析。同时使用
AIC和BIC准则选小原则进行优化处理。
时间序列的指数平滑的阻尼趋势模型(Dampedtrend)建立。经验表明，Holt的线性趋势
模型倾向于对未来预测值过高，特别是对于长期预测。Gardner和McKenzie(1985)在霍特
[12]
的模型基础上引入了一种阻尼效应，用来缓解较高的线性趋势。其数学表达式如下
l=x+1−l+b水平平滑方程
tt()(t−1t−1)()
blb
=−+1b
(−趋势平滑方程
ttt−1)()t−1()(1-1)
ˆ22
x=l++++b(预测方程)
t+ht()t
01=1
其中，：水平的平滑参数；：趋势的平滑参数；：阻尼参数()，若，
则阻尼趋势模型解释霍特线性趋势模型，对于在0到1的值，会对趋势产生阻尼效应。
借用SPSS输出阻尼趋势模型(Dampedtrend)参数如表1所示。
表1：指数平滑法模型参数
参数估算标准误差t统计量显著性
Alpha（水平）0.6580.1534.3100.000
电磁辐射(EMR)Gamma（趋势）0.9990.3792.6370.011
Phi（趋势衰减子）0.9740.01377.6560.000
Alpha（水平）0.3570.2831.2560
声发射(AE)Gamma（趋势）0.1440.0810.6690.022
Phi（趋势衰减子）0.0430.0581801.4620
由表1的指数平滑参数结果可知，参数（水平因子、趋势因子、趋势衰减因子）P值均
小
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