矿井涌水量的灰色马尔可夫预报模型

将灰色系统理论与离散状态的马尔可夫链理论相结合,提出了灰色马尔可夫预报模型以预报矿井涌水量。该模型针对灰色数据系列首先建立ＧＭ（１,１）模型进行趋势预测,然后利用马尔可夫状态概率转移矩阵预报方法对其预测值进行二次拟合,可提高波动性较大的随机变量的预报精度。实例计算表明：灰色马尔可夫预报模型精度明显高于ＧＭ（１,１）模型及ＧＭ（１,１）残差修正模型。该结论拓宽了灰色预报模型的应用范围,为矿井涌水量的     

原煤成本的预测模型

应用灰色系统理论中的ＧＭ（１，１）模型对某矿井原煤成本进行了预测，共预测结果精度高，效果好。     

灰色理论在掘进工作面瓦斯预测中的应用

运用灰色系统理论，对煤矿采掘工作面的瓦斯涌出变化进行了分析，建立了不同深度及掘进过程中的瓦斯预测（ＧＭ）模型，经检验对比，灰色预测精度明显高于传统的矿山统计法。     

利用不等时距灰色理论预测地基沉降

本文应用不等时距灰色理论，建立了地基沉降预测ＧＭ（１，１）模型，并结合实例对模型进行了验证。     

电铲剥离量预测的GM（1,1）模型

基于灰色系统观点，建立了电铲剥离量预测的ＧＭ（１，１）模型，并结合实例说明了该方法的应用情况。     

GM(1.1)模型及其在声发射监测预报中的应用

岩体声发射监测技术已广泛应用于采场稳定性研究中，文中提出了能进行科学预报的灰色ＧＭ（１．１）模型。预测结果与实际情况相一致，说明该模型是行之有效的     

灰色理论在矿山机械优化配置中的应用

简要介绍了灰色模型ＧＭ（１，４），并建立了矿山生产规模与矿山机械优化配置的灰色模型ＧＭ（１，４），并以某露天矿为例进行了计算，表明该优化配置是正确而且是有效的。     

GM（1.1）模型及其在声发射监测预报中的应用

岩体声发射监测技术已广泛应用于采场稳定性研究中，文中提出了能进行科学预报的灰色ＧＭ（１．１）模型。预测结果与实际情况相一致，说明该模型是行之有效的。     

矿井瓦斯涌出量灰色GM（1,1）预测模型的分析

灰色预测模型为矿井瓦斯涌出量时间动态数列的预测提供了一条新的途径。本文在对灰色ＧＭ（１，１）预测模型进行有关分析的基础上，提出了矿井瓦斯涌出量预测的ＧＤＭ模型，以进一步拓宽灰色预测的应用范围。利用该预测模型对一些矿井进行瓦斯涌出量的预测研究，均得到了较为满意的结果。     

基于灰色系统的滑坡预测

通过对灰色系统ＧＭ（１，１）模型的介绍，根据某水电站库区滑坡实际情况，对部分监测点空间位移进行了建模和预测，具有较高的精度，可以应用于实际工程。     

GM（1,1）模型对马鞍山矿大巷变形预测

本文在现场调研和定性分析的基础上依据灰色系统理论对马鞍山矿巷道变形数据进行多种生成处理后建立了灰色微分方程预测模型（ＧＭ（１．１）模型）并据此对－１７０ｍ水平以下的巷道进行变形预测。通过预测分析作出了－１７０ｍ水平以下巷道支护形式、施工工艺改革势在必行的结论，为该矿的开拓延深设计提供了科学依据，表４，参２。     

漳村煤矿企业技术进步的灰色量化分析及预测

应用经济数学模型分析潞安矿务局漳村煤矿企业技术水平及技术进步等对企业产出增长的贡献。并应用灰色系统理论ＧＭ（１，１）模型对上述各项指标进行了预测。试图为漳村煤矿的发展提供科学依据。     

福建煤炭生产的费—效及成本影响的灰色预测

本文应用灰色理论，建立福建煤炭生产的费－效及原煤成本影响度ＧＭ（１，１）模型群，预测和分析福建原煤的费－效值及相关因素对原煤成本的动态影响程度，探讨研究福建煤炭生产的费－效动态关系的新途径。     

应用灰色系统理论分析岩溶泉的供水可靠性

通过对一岩溶泉观测数据的分析，应用灰色系统理论建立ＧＭ（１，１）模型测泉流量，具有实际指导意义。     

利用灰色马尔可夫模型预测煤矿安全事故

在煤矿事故死亡人数灰色预测的基础上引入马尔可夫链预测理论，建立了煤矿事故灰色马尔可夫预测模型，该模型兼有灰色预测和马尔可夫预测的优点，不仅提高了波动性较大的随机变量的预测精度，同时还拓宽了灰色预测的应用范围。实例证明灰色马尔可夫模型预测精度明显高于灰色GM（1，1）残差修正模型预测精度，从而说明灰色马尔可夫模型预测煤矿事故死亡人数的发展规律是可行有效的。     

煤炭产量预测与对比分析研究

为了预测我国的煤炭产量,分别建立了一元线性回归预测模型和灰色理论GM（1,1）模型,并对预测结果进行了比较分析。结果表明,灰色理论GM（1,1）模型较一元线性回归预测模型预测精度更高,更符合我国煤炭产量的发展趋势。灰色理论GM（1,1）模型的煤炭产量预测结果表明,未来2 a我国煤炭产量呈稳定增长趋势,产量分别为34.83亿t和37.82亿t,增长比例分别为7.5%和8.5%。     

基于灰色关联模型优化的空气质量分析与可视化

传统的数学预测模型对于小样本空气污染物数据预测的误差较大,不利于空气质量发展特征的科学分析。为优化灰色模型在空气质量预测分析中的精度,计算GM（1,1）模型、多项式回归残差修正GM（1,1）模型、PSO背景权值优化GM（1,1）模型预测值与实际值的灰色关联度,以关联度为依据使用数学方法确定各模型的权重系数,重新构建一个高精度的灰色关联组合模型,以获取各城市的PM10、PM25浓度预测值。河南省城市空气质量预测结果显示,该模型能够给出可视化的图表预测结果,便于研究者对区域性的空气质量发展规律进行分析探究;相比单一的灰色模型而言,该模型的预测误差小、稳定性强、可视化分析效果突出。     

堆浸浸出率灰色系统GM(1,1)模型的建立及预测

应用灰色系统理论的数学原理及建模过程,建立了堆浸浸出率的GM（1,1）模型。应用该模型对某铀矿石室内模拟试验的浸出率进行灰色预测,采用“残差检验法”和“灰关联度检验法”进行检验。结果表明,GM（1,1）模型的预测精度高,适合于具有灰色特征的地质、采矿、选矿、经济等原始数据序列的模拟控制和预测分析。     

原生矿柱浸中铜的浸出率灰色预测

讨论了灰色预测模型在原生矿浸出预测中的应用。基于灰色预测理论建立了GM（1，1）模型，并叙述了运用GM（1，1）模型进行预测的详细步骤，并以预测室内柱浸试验的浸出率为例进行了实际应用，最后用“残差大小检验法”和“均方差比值检验法”对预测结果进行了检验。结果表明：模型预测值与试验测试值吻合较好。     

贵州煤矿瓦斯涌出量灰色预测的应用

运用灰色理论建立巷道瓦斯涌出量的灰色模型，对贵州某矿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。通过建立灰色预测模型，进行矿井瓦斯涌出量灾变性预测。