基于灰色系统理论的煤矿瓦斯涌出量预测研究

运用灰色理论建立巷道瓦斯涌出量的灰色模型,对矿井瓦斯涌出量进行预测预报。采用残差识别方法修正GM(1,1)模型进行瓦斯涌出量预测,预测精度更高。利用灰色灾变预测理论,对某矿矿井工作面瓦斯涌出资料进行分析、研究,建立煤矿瓦斯涌出量灰色预测模型,并对矿井瓦斯涌出量变化趋势进行预测。     

基于GM（1,1）模型的瓦斯涌出量预测及其计算机实现

通过采用灰色系统理论的GM（1,1）模型来预测瓦斯的涌出量.根据GM（1,1）的数学模型,用vb6编程实现了对瓦斯涌出量预测的计算机模拟。     

矿井瓦斯涌出量建模预测

针对矿井瓦斯涌出量影响因素复杂,数据序列波动性较大,灰色GM(1,1)预测模型精度低,本身存在一定缺陷的特点,将自记忆性原理引人灰色系统理论,建立了矿井瓦斯涌出量预测的灰色自记忆预测模型。经在韩城下峪口煤矿应用表明,该模型具有预测精度高,稳定性好的特点。     

缓冲算子理论在矿井瓦斯涌出量预测中的应用

以预测矿井瓦斯相对涌出量为研究目的,运用缓冲算子理论,建立了灰色系统模型,并将该模型应用到某矿井的瓦斯涌出量预测分析中,对该矿历年来相对瓦斯涌出量进行了灰色生成,建立了灰色预测,对照精度检验可知,达到了一级精度,预测结果可靠。     

矿井回采工作面瓦斯涌出量预测新途径

在研究大量国内外矿井瓦斯涌出量预测方法的基础上,通过比较,分析灰色理论在矿井瓦斯涌出量预测方法中的优势,根据某矿102回采工作面的相关瓦斯涌出数据,以灰色预测理论为基础,通过对影响回采工作面瓦斯涌出量的关键因素分析,建立该工作面的瓦斯涌出量GM(1,1)预测模型,通过模型的求解,给出预测结果,并对结果进行检验.结果表明,该模型预测结果与生产实际吻合度较高,对煤矿瓦斯管理具有十分重要的指导意义.     

新信息优先原则下矿井回采工作面瓦斯涌出量的MUBGM(1,1)-Markov预测

为实现煤矿瓦斯涌出量的高精度预测,进而对矿井通风设计和瓦斯事故防治提供理论依据,以传统GM(1,1)模型为基础,建立了一种等维新息式无偏灰色马尔可夫预测模型(MUBGM(1,1)-Markov模型)。该模型将无偏灰色GM(1,1)模型与马尔可夫模型相结合,依据2001—2010年西北地区某煤矿二矿区矿井相对瓦斯涌出量数据,在新信息优先原则下经等维新息处理和原始数据序列的不断更新,预测出2011—2016年该矿的相对瓦斯涌出量。研究结果表明,MUBGM(1,1)-Markov预测模型不仅消除了传统灰色GM(1,1)模型的固有偏差,而且预测值可随数据的变化实时更新,预测效果理想,2013—2015年的平均相对误差仅为0.012 4,在中长期预测中具备明显优势,其较高的准确性和较强的适用性,为矿井瓦斯涌出量的高精度预测提供了可靠的保障。     

一种新弱化缓冲算子的构造及应用

灰色序列算子对灰色预测模型的预测精度起到关键作用.在已有缓冲算子和弱化缓冲算子研究基础上,构造出一种新的弱化缓冲算子,有效解决了冲击扰动数据序列在建模预测过程中经常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题.实例分析结果表明该弱化缓冲算子使用方便、有效,能显著提高GM(1,1)模型的预测精度.     

基于灰色弱化算子理论的我国物流业发展前景预测

论文采用灰色GM（1,1）模型,对我国物流业进行预测。由于我国物流业近期发展较为迅速,在预测时引入了弱化缓冲算子。分别构造灰色弱化算子的物流业总值X1、物流业从业人数X2、客运量X3,和货运量X4的GM（1,1）模型。数据模拟结果表明,运用灰色弱化算子对数据缓冲后预测的结果精度高,从而很好地解决了冲击扰动系统在建模预测过程中出现的定量预测结果与定性分析结论不符的现象。     

灰色理论在矿井绝对瓦斯涌出量预测中的应用

应用灰色控制系统理论建立了矿井绝对瓦斯涌出量动态预测GM(1.1)模型,预测结果表明GM(1,1)模型能够反映矿井绝对瓦斯涌出量动态变化。     

煤矿瓦斯涌出量预测的不确定性研究

根据瓦斯涌出量实际监测值是在某一区间内变化的实际情况,引入连续区间有序加权算子对区间数进行集结,并基于灰色预测建模思想给出一种不确定性煤矿瓦斯涌出量的预测模型。最后实例验证了该方法在煤矿瓦斯涌出量中的可行性和实用性。     

无偏GM(1,1)模型的动态特性分析

传统GM(1,1)模型是最基本的灰色预测模型,无偏GM(1,1)模型是在传统GM(1,1)模型基础上的一种改进,它消除了传统GM(1,1)模型本身所固有的偏差.对无偏GM(1,1)模型的动态行为特性进行分析,并与传统GM(1,1)模型进行对比,明确了无偏GM(1,1)模型特性和适用条件.     

一类组合预测模型及其应用

基于GM( 1 ,1 )模型、GM ( 2 ,1 )模型和ARMA模型 ,建立了一类组合预测模型 ,通过实例分析取得了好的效果。     

GM(1,1)模型研究的一些进展

介绍作者对灰色GM（1，1）模型研究取得的成果，具体内容为：证明了GM（1，1）模型为有偏差的指数模型，导出了模型的相关公式，提出了无偏灰色预测模型（无偏GM（1，1）模型），并用实例说明了该模型的优越性。     

灰色模型数据序列光滑比的改进及应用

由于GM(1,1)模型在建模过程中的问题,造成模型的应用具有一定的局限性,为改变这种局限性,本文从提高原始数据序列光滑比的角度出发,提出一种新的改进方法,从而拓宽了灰色预测模型的应用范围,并提高了模型的拟合精度和预测精度.     

GM(1,1)和GM(1,N)联合模型在自来水厂自动加矾系统预测中的应用

通过引入自相关分析,将GM(1,N)模型预测精度高的优点和GM(1,1)所需统计数据数量少的优点,两者有机结合形成一个联合预测模型,运用于自来水厂自动加矾系统,进一步提高灰色模型的预测精度,并证明了该方法在实际应用中的可行性.     

基于离散指数函数优化GM(1,1)模型的重新优化

分析了已存两种基于离散指数函数优化的GM(1,1)模型存在的问题,结合两者的优化思想对已存的背景值构造形式添加动态修正项,建立了适合于近似指数序列建模的重新优化模型,实例应用结果显示重新优化的模型大幅度提高了已存优化模型的精度.     

灰色GM（1，1）模型的一种优化组合方法

针对GM(1,1)预测模型的不足之处,首先基于X(0)序列的相对误差平方和最小的思路,提出了一种新的优化时间响应函数即确定指数函数exp(-at)系数C的方法;第1步采用优化背景值方法确定a,b后,第2步用本文方法确定系数C,得到了一个优化组合的新GM(1,1)预测模型.经大量的数据模拟发现,此优化组合新模型无论对高增长系数,还是对低增长系数都具有极高的模拟与预测精度.     

基于GM(1,1)模型的空气质量变化趋势预测及分析

在掌握区域空气环境质量现状资料的基础上,运用具有适用性广,预测准确率高等优点的灰色系统预测模型对大连市未来五年空气中SO2的浓度变化趋势进行预测,对其模型的精度和可行性进行了分折和检验,并与目前常用的指数平滑法的预测结果进行了对比。研究结果表明:建立基于GM(1,1)模型的大气质量变化趋势预测模型是可行的,其模型的平均相对误差比指数平滑法减少了44％,因此预测精度高,能够满足预测要求。     

路面使用性能预测与统计分析

提出用重构背景值的GM(1,1)模型对路面使用性能试验数据进行预测,新的背景值计算公式的显著特点是使GM(1,1)模型具有对建模结果进行优化的能力,能获得最佳的拟合和预测精度。将获得的预测序列进行统计分析,为路面性能预测评价提供参考依据。实例计算结果说明,将重构背景值的GM(1,1)模型用于路面使用性能试验数据预测有很高的精度,为有效缩短试验时间提供了一个值得探讨的方法。同时从统计分析中可知,对数正态分布模型更适合于弯沉指标。     

森林公园客流量的灰色预测

在运用常规GM (1,1)模型群的基础上 ,采用新息GM(1,1)模型群分段选优进行预测的方法 ,对森林公园客流量进行中短期预测 ,所选模型均为Ⅰ级 ,其预测精度均高于 99%,这可为森林公园建设和管理等决策提供科学依据。