为获得更为优越的露天矿山境界,构建了集经济时间序列预测、矿岩时间属性赋值和动态经济指标计算为一体的境界全动态优化方法。金属价格是矿山境界优化过程中最重要的因素之一,以金属价格历史数据为平台,通过创建合适时间序列模型,对未来价格做出预测,以预测结果为基础,运用L-G图论法生成系列境界方案,根据矿山实际情况编排进度计划,实现矿岩块参数赋值,将预测结果代入到矿岩块体模型中,计算境界净现值(NPV),经多方案比较确定最优境界。以某铜矿山为例,通过对近50 a伦敦金属交易所(LME)铜精矿季度平均结算价格分析处理,建立了自回归求和移动平均模型(ARIMA),实现了未来15 a铜价预测,最终确定了矿山经济最优境界。建立于金属价格预测基础上的境界动态优化方法所得方案NPV更接近生产实际,其优化结果可更好为矿山设计及未来生产提供基础支撑。

BP滤波的操作 在EViews中，可以使用 Band-Pass 滤波对经济时间序列进行趋势循环分解。在序列对象的菜单中选择 Proc/ Frequency Filter，显示图2.13所示的对话框。 图2.13 频率滤波对话框

4.Holt-Winter加法模型（三个参数） 该方法适用于具有线性时间趋势和加法模型的季节变差。yt 平滑后的序列 由下式给出 其中：at 表示截距，bt 表示斜率， at + bt k 表示趋势，St 为加法模型的季节因子，s 表示季节周期长度，月度数据 s =12，季度数据 s = 4。需要用简单的方法给出季节因子的第一年的初值，以及截距和斜率的初值。

经济时间序列的季节调整、分解和平滑方法,高铁梅eviewss教材

论文讲述贝叶斯时间序列预测模型及其应用研究