基于灰色GM(1,1)新陈代谢模型的矿井瓦斯涌出量动态预测

矿井工作面瓦斯涌出是一个动态不确定的过程,因此最新瓦斯涌出数据的研究至关重要,本文将灰色GM(1,1)模型瓦斯涌出量预测结果加入原始数列,对原始数据序列的信息进行更新,建立了矿井瓦斯涌出量GM(1,1)新陈代谢动态预测模型,采用残差检验法对该模型精度进行检验,其平均相对误差为3.861%,预测精度明显优于GM(1,1)模型,提高了灰色GM(1,1)模型预测瓦斯涌出量的精度。     

基于灰色理论的硫化铜精矿品位预测模型

针对小样本数据条件下预测硫化铜精矿品位的问题,提出了基于灰色理论的铜精矿品位预测模型。该模型通过试验所得的小样本数据,动态改变建模数据的初始值和背景值,结合灰色理论建立了硫化铜精矿品位的GM(1,1)预测模型,统计预测模型的平均相对误差。结果表明:基于灰色理论的预测模型精度较高,最小的平均相对误差为1. 88%,模型的预测效果较好,可作为预测铜精矿品位的一种新方式。     

基于Gauss-Legendre公式改进的煤炭产量灰色预测模型研究

基于GM(1,1)背景值的构造方法,提出了一种基于Gauss-Legendre公式改进灰色预测模型的方法,并推导得出了基于两点Gauss-Legendre公式改进的GM(1,1)模型,改进模型的背景值计算公式具有更高的代数精度。以我国原煤产量预测为实例,详细说明了改进模型的建模与计算过程,并将预测结果与传统GM(1,1)模型和基于连分法改进的GM(1,1)模型的预测结果进行了对比分析,验证了改进模型具有较高的预测精度。     

基于无偏灰色模型的煤矿火灾死亡 人数精准预测及应用研究

针对我国煤矿火灾事故死亡人数预测方法空白的问题,基于无偏灰色理论,建立了煤矿火灾事故死亡人数预测模型,以2010-2016年全国煤矿火灾死亡人数为基础数据进行预测,结合2017-2018年煤矿火灾数据,对传统GM(1,1)模型与无偏灰色模型进行对比分析,并进行后验差检验。结果表明:无偏灰色预测模型能够精准预测煤矿火灾死亡人数,2019年我国煤矿火灾事故死亡人数将降低至10人以下。     

两种预测模型在客专路基沉降预测中的对比分析

在提出客运专线路基沉降预测重要性的基础上,以灰色预测模型GM(1,1)和双曲线模型,对路基沉降变形观测数据进行了分析预测,并结合实例,编写matlab程序,对这两种预测结果做了对比分析.结果分析显示:灰色预测模型GM(1,1)比双曲线模型在客运专线路基沉降预测具有更高的精度,效果更佳.     

基于小波分析与GM(1,1)-ARMA(p,q)组合的矿井防尘用水量预测

为了提高矿井防尘用水量预测的精确度,提出了基于小波分析理论与灰色预测模型(GM(1,1))、自回归滑动平均模型(ARMA(p,q))组合的预测模型。运用小波分析将用水量时间序列做不同尺度分解,并将低频信号和高频信号采用GM(1,1)和ARMA(p,q)进行预测,最终经小波重构得到预测结果。以林南仓矿为研究背景,使用该组合模型预测2014年各月份的用水量,通过与实际数据对比,残差检验相对误差不超过2.5%。结果表明:矿井防尘用水量在总体上逐年缓慢增加,每年内呈周期性的变化;基于小波分析与GM(1,1)-ARMA(p,q)组合的预测模型具有较高的预测精度。     

灰色系统GM(1,1)在煤矿巷道围岩变形预测中的应用

分析了煤矿井下巷道围岩稳定性特征,并研究了灰色系统的基本理论知识,根据研究建立了基于GM(1,1)灰色系统的煤矿巷道围岩变形量预测模型。通过预测模型进行预测,结果表明,围岩变形量后验差比值为0.1396,精度等级为一级。因此,基于GM(1,1)灰色系统的煤矿巷道围岩变形量预测模型能够为现场开采和围岩控制提供指导。由于灰色系统理论具有一定的局限性,当预测序列长度太大时会逐步发散,因此,该模型只可作短时间内的预测。     

某边坡工程降雨量的GM(1,1)模型预测及其修正

基于灰色理论,结合具体算例建立了某边坡工程降雨量的GM(1,1)预测模型,并对GM(1,1)模型的计算结果和精度进行了分析,引用灰色区间预测法对GM(1,1)模型计算结果进行了修正,得出了某边坡工程降雨量的预测值.     

用GM(1,1)新陈代谢模型预测铁矿石供需量

基于灰色系统理论,根据我国历年铁矿石供需量构建了GM(1,1)模型和GM(1,1)新陈代谢预测模型,并分别使用残差进行了模型精度检验,结果表明:GM(1,1)新陈代谢模型降低了传统GM(1,1)模型的相对误差,提高了预测精度。在上述分析的基础上,运用GM(1,1)新陈代谢模型预测了我国2017—2020年铁矿石的消耗量和生产量,供相关研究参考。     

瓦斯涌出量的灰色模型预测与曲线拟合预测对比

为了研究矿井瓦斯涌出量预测的规律,分析了2种常用预测模型数据的处理方法.结合顾桥煤矿1116(1)工作面瓦斯涌出量监测数据,将灰色GM(1,1)模型与曲线拟合方法应用于该工作面瓦斯涌出量的数据处理和预测结果的分析、检验,精度满足瓦斯涌出量预测要求,并运用F检验法,对2种预测结果进行相关性分析,得出了合理选择灰色GM(1,1)预测模型预测矿井瓦斯涌出量的基本结论.     

矿区边坡变形预测的IGM-LSSVM模型

由于监测环境恶劣,变形监测序列常伴有较大波动,针对灰色模型（gray model,GM）仅适用于分析指数型变形序列,且最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,LSSVM）在进行变形预测时存在参数难以有效选取的问题,提出了一种改进的灰色最小二乘支持向量机变形预测模型（IGM-LSSVM）。将几何平均生成变换引入GM（1,1）模型,增强其输入样本的指数规律性,初步预测出变形值并计算残差;针对人工蜂群算法（artificial bee colnony,ABC）在优化LSSVM参数时易陷入局部极值的缺陷,引入Metropolis准则并为其设计了自适应降温函数,得到自适应Metropolis人工蜂群算法（adaptive metropolis artificial bee colnony,AMABC）;利用AMABC算法优化的LSSVM训练GM（1,1）模型得到的预测残差值补偿GM（1,1）模型,得到最终预测值。某矿区边坡变形预测表明：AMABC算法有效克服了ABC算法易陷入局部最优解的缺点,IGM-LSSVM、GM（1,1）、ABC-GM-LSSVM等模型预测的平均相对误差分别为1.223%,9.565％、3.200％,可见,IGM-LSSVM的预测精度相对于其余2种模型优势明显,对于实现矿区边坡变形高精度预测有一定的参考价值。     

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。     

改进GM(1,1)预测模型对我国煤炭消费需求的预测分析

为了预测未来煤炭消费需求状况,利用1998-2008年度我国煤炭消费需求的历史数据直接作为传统GM(1,1)及其残差模型的原始序列,通过生成处理后所得模型分别为勉强合格(三级)和合格(二级)等级,而通过对原始数据取自然对数为基础,并进行二阶弱化处理后所得的改进GM(1,1)模型及其残差GM(1,1)模型,经过点对点的残差检验发现,改进GM(1,1)模型及其残差GM(1,1)模型均提升至好的预测模型(一级)等级,其预测精度较高.用其预测未来3年的煤炭消费需求总量继续呈增长趋势,说明煤炭在未来短期内的主导地位没有改变.因此,国家和各级政府应加大对煤炭行业的资金投入与政策支持的力度,以保障我国经济持续稳定发展.     

稳健灰色模型在建筑物沉降监测中的应用

该文提出了稳健灰色模型,并将其应用于某建筑物沉降的预测。结果表明,稳健GM(1,1)模型比常规GM(1,1)模型具有更好的抗干扰性能和受异常点影响小的优点,更具有预测应用价值。同时还编写了计算机程序对灰色预测过程进行电脑处理,大大减少了工作量。     

灰色系统预测急倾斜深部矿体初探

矿山需要提前预测矿体深部钻孔控制范围以下的资源情况,以便为后续的工程设计提供地质参考数据。灰色系统模型对样本量没有过多要求,也不需要服从典型的分布规律,很适合于利用灰色GM(1,1)模型建立验证模型和预测模型对急倾斜矿体的深部埋藏情况进行定量预测,从而为矿山深部探矿和开采设计提供参考依据。     

基于平滑变换的瓦斯涌出量灰色预测方法研究

为弱化采面瓦斯涌出量数据序列随机波动性,依据灰色模型构建理论,尝试引入不同的平滑变换函数来建立预测模型并综合对比分析．实证表明：引入实用缓冲算子的GM（1,1）模型预测拟合度和精确度更高,数据可信度更好,可为煤矿企业安全决策提供一定的理论依据．     

基于灰色理论的唐山市铁矿资源供应研究

以唐山市铁矿石产量的实际数据为基础,建立了唐山市铁矿资源的GM(1,1)预测模型,并且进行了后差检验,结果表明该模型是可靠的.利用该模型对唐山市未来5a铁矿资源供应量进行预测,从而指导该地区未来铁矿资源的合理供应,保障唐山市钢铁工业健康、持续发展.     

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。     

黑龙江某含铜铅锌铁硫化矿石铁精矿降低硫品位试验研究

黑龙江某含有色多金属硫化矿铁矿石选矿厂,铁精矿含硫严重超标高达3%左右。严重影响了企业的生产经营状况,本实试验采用了先浮后磁、铁精矿脱硫的选矿工艺,铁精矿含硫品位降低到0.4%左右。     

基于信息修正GM(1,1)模型的黄金价格行情预测

为了科学预测黄金的价格行情,构建信息修正GM(1,1)模型来模拟其价格走势。首先对2011年国内黄金价格(Au9999)进行分析,选出波动较大的少量数据,再用信息修正GM(1,1)模型进行动态预测,最后将模拟结果与传统的GM(1,1)模型进行误差分析,并将预测结果与2012年1月、2月数据进行对比分析。结果表明信息修正GM(1,1)模型能减少随机扰动和驱动因素,其模拟和预测的精度较高,结果可靠。