基于无偏灰色马尔科夫模型的煤矿事故死亡人数预测

寻找煤矿事故死亡人数的规律并有效的预测死亡人数,对制定有效的措施预防安全事故,减少人员伤亡具有重要意义。以2008-2013年的煤矿事故死亡人数数据为基础,利用无偏灰色马尔科夫模型预测2014年煤矿事故死亡人数,预测结果与实际数据的相对误差仅1.92%。最后利用该模型预测2015年煤矿事故死亡人数,最终预测结果为663人,这个结果符合我国煤矿近几年来的发展趋势。     

基于改进无偏灰色马尔科夫模型的煤矿事故死亡人数预测

在传统灰色模型和马尔科夫理论的基础上,根据新信息优先原理,构建维新无偏灰色马尔科夫模型。以我国2003年~2011年煤矿事故死亡人数为基础,预测2012年~2016年煤矿事故死亡人数,并与传统模型预测结果进行对比分析。     

我国煤矿事故死亡人数组合预测及行业比较

为了找出煤矿事故死亡人数在我国各行业事故死亡人数中所占比重,对我国各行业事故死亡人数进行了对比。运用GM(1,1)灰色预测模型和多项式拟合模型分别对煤矿事故死亡人数进行了预测,并基于预测平均百分比误差最小的原则,计算了两种预测方法的组合预测权重系数,得到组合预测的结果。分析表明:近年来我国煤矿事故死亡人数在显著减少,但在各行业事故死亡人数中所占比例仍然较大;在未来2年内煤矿事故死亡人数还会进一步下降;组合预测模型的预测结果准确度更高,可用于各种有变化趋势数据的预测。     

基于季节-WNN组合模型的煤矿事故预测

为了对矿山生产领域安全状况演化趋势准确预测,考虑生产实际中的季节性因素,本文构建季节-小波神经网络（WNN）组合预测模型来对生产事故进行预测。其中,采用X-12-ARIMA模型对安全事故时序进行季节调整,将其分成平稳时间序列和季节因子序列。季节因子序列按规律每年呈现相同规律,用WNN模型预测平稳时间序列,再按照乘法模型还原为真实预测序列。本文以我国煤矿生产安全为背景,将2015-2019年煤矿月度死亡人数作为观测值进行建模,预测2020年月度煤矿事故死亡人数,并将其与2020年煤矿事故月度死亡人数的真实值进行验证,将几种典型的预测模型与本文所构建模型对比分析。结果表明,我国煤矿事故存在显著的季节性特征,季节-小波神经网络组合预测模型的平均相对误差为1.1%,预测精度显著优于单一的预测模型,且与我国煤矿事故实际走势较为吻合,具有良好的预测效果。预测模型可为安全事故的预测提供方法和指导,也可为煤矿安全生产监管决策提供依据。     

基于灰色系统理论的我国煤矿瓦斯事故预测研究

以2005—2015年我国煤矿瓦斯事故为研究对象,应用灰色系统理论,建立全国煤矿瓦斯事故死亡人数的GM(1,1)灰色预测模型,对我国煤矿瓦斯事故进行预测,得出瓦斯事故死亡人数的变化曲线。结果表明,近年来我国煤矿瓦斯事故死亡人数急剧降低,符合我国煤矿行业的发展趋势。     

基于灰色系统理论的全国煤矿矿难死亡人数预测

基于灰色系统理论,以2004—2015年我国煤矿矿难死亡人数为初始数据,通过建立GM（1,1）模型对2016年及未来4年我国煤矿矿难死亡人数进行了预测,预测结果显示2016年矿难死亡人数在过去几年持续下降的趋势下仍将继续下降。至2020年,矿难死亡人数将降至300人以下。此次利用灰色理论系统预测全国煤矿矿难死亡人数精度高,可达95%,表明运用此理论预测是可行的、有效的。     

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。     

基于改进无偏灰色模型的矿山地表沉降预测研究

地下煤炭资源的开采为我国经济发展提供动力,但也对地表造成不同程度的损害,通过建立一些预测模型来有效预计矿山地表沉陷变形,能避免地表建筑物受到的影响。传统灰色模型是一种存在偏差的指数模型,为了使其预测性能得到优化,扩展预测适用范围,为此提出无偏灰色模型,以消除传统灰色模型本身固有的偏差。文中在无偏灰色模型的基础上,通过3次样条插值法对原始序列进行处理,得到改进无偏灰色模型。根据已有的矿山地表沉降监测数据,分别建立无偏灰色模型和改进无偏灰色模型进行拟合预测,并与原始数据对比分析,无偏灰色模型和改进无偏灰色模型的平均相对误差和平均绝对误差分别为0. 003 48%、0. 009 80%和0. 007 86%、0. 011 39%。预测结果表明,改进无偏灰色模型的预测精度更高。     

灰色系统理论在煤矿安全生产状况预测中的应用

以我国煤矿行业的实际资料为依据,应用灰色系统理论分别建立年产量和百万t死亡率的灰色预测模型,并进行精度检验,预测模型精度较高。用建立的灰色预测模型,对我国煤矿的安全生产状况进行预测,得出我国煤矿年产量和百万t死亡率的变化曲线。结果表明,我国煤矿年产量呈上升趋势,百万t死亡率呈下降趋势,符合我国煤矿行业的大体发展趋势。     

基于灰色系统理论的煤矿安全生产形势预测

以我国煤矿安全生产形势预测为研究目的,介绍了灰色系统理论GM(1,1)模型、残差GM(1,1)模型和等维新息GM(1,1)模型群等预测模型,应用这3种模型对我国2000年至2009年的煤矿安全生产事故死亡人数和百万吨死亡率分别进行了数据拟合.通过后验差检验和误差分析,等维新息GM(1,1)模型群对煤矿安全生产事故死亡人数和百万吨死亡率具有较高的数据拟合精度,平均相对误差分别为2.86%和2.92%.应用等维新息GM(1,1)模型群对我国煤矿安全生产事故死亡人数和百万吨死亡率进行预测,结果表明:煤矿安全生产形势将持续保持好转态势;煤矿安全生产事故死亡人数以平均每年16.9%的速度下降,到2015年将下降到900人以下;百万吨死亡率以平均每年22.7%的速度下降,到2015年将下降到0.2以下;同时反映了未来煤炭产量将继续保持增长趋势.     

基于灰色神经网络组合模型的煤矿能耗预测研究

针对传统煤矿电能消耗预测模型可靠性和精度低等问题,提出了一种基于灰色神经网络组合模型的煤矿能耗预测方法,该方法将灰色预测模型和BP神经网络有效组合,充分利用2个模型的优点。首先介绍了灰色预测模型和神经网络预测模型的基本原理;其次根据煤矿能耗预测的数据特性,将灰色预测和神经网络预测进行组合,得到一种灰色神经网路组合预测模型;最后,通过仿真验证了所提方法的可行性和有效性,为煤矿能耗预测提供了新的理论依据。     

基于无偏灰色GM(1,1)的铁精矿品位预测模型北大核心

铁精矿品位的准确预测对铁矿选矿厂的生产和管理具有重要意义。为解决选矿厂生产过程中具有随机波动性的铁精矿品位预测问题,提出一种基于线性变换法的无偏灰色GM(1,1)铁精矿品位预测模型。通过采用一种线性变换方法降低铁精矿品位数据序列的波动干扰,将随机波动数据序列转换为单调增长的数据序列,然后将变换后铁精矿品位数据序列代入无偏灰色GM(1,1)模型以实现铁精矿品位预测模型的建模,最后将该预测模型用于两组铁精矿品位数据序列进行了验证。结果表明,基于线性变换的无偏灰色GM(1,1)铁精矿品位预测模型在预测精度和预测性能上优于两个改进的GM(1,1)预测模型,其预测精度均为一级,预测的最小相对误差为0.2%,平均绝对误差均小于1%,模型具有较好的应用性和有效性,为短期预测铁精矿品位提供了一种新途径。     

基于灰色马尔可夫模型预测煤矿瓦斯涌出量

在煤矿瓦斯涌出量灰色预测的基础上引入马尔可夫链预测理论,建立了煤矿瓦斯涌出量灰色马尔可夫预测模型,并将该模型应用到采煤工作面瓦斯涌出量预测分析中。结果表明,用该模型预测瓦斯涌出量比单一灰色模型预测的精度有较大提高,从而说明灰色马尔可夫预测模型预测煤矿瓦斯涌出量的潜在规律是可行有效的。     

基于灰色GM(1,1)模型的煤矿安全事故灾变预测及算法

煤矿由于自身的生产特点,安全事故比较突出,我国煤矿事故死亡人数是世界上主要产煤国煤矿死亡人数的4倍以上。文章运用灰色预测法对某煤矿的安全事故死亡事故频率(FAFR)进行灾变预测,判断该煤矿下一个职工死亡事故频率高峰期出现的时间,并给出相应的算法,为制定完善的煤矿安全政策及煤矿安全预警控制系统提供决策依据。     

基于灰色系统模型的矿区地表沉降预测研究

文中以灰色Verhulst模型为预测模型,以陕西北部某煤矿某综采工作面地表26期实测沉降值为实验数据,开展了地下采矿后地表沉降预测的实践研究。以实验数据中的A10、A11、A12和A13号监测点预测结果计算了灰色系统模型检验中后验方差法的C值和P值,进行了预测模型的精度评价。结果表明:灰色系统Verhulst模型精度达到了一级,可为地下采煤区地表沉降预测研究与实践提供参考。     

基于GM(1,1)模型的煤矿百万吨死亡率的预测研究

应用灰色系统理论,建立了煤矿百万吨死亡率的GM(1,1)动态预测模型,对我国近几年的煤矿百万吨死亡率进行灰色预测,预测精度基本可靠。结果表明:该模型的建立是正确的,并具有一定的实用价值,使预测结果科学可靠,为煤矿的安全管理提供了准确的理论依据。     

灰色系统理论在矿井涌水量预测研究中的应用

本文应用灰色系统GM ( 1,1)预测模型拟合韩城矿区桑树坪煤矿 1990～ 1997年的矿井涌水量 ,建立了经过二阶残差校正的GM ( 1,1)模型 ,最后对该矿 1998～ 2 0 0 1年的矿井涌水量进行了预测。研究结果表明 ,该模型的精度高 ,适合于具有灰色特征的地质数据的模拟、控制和预测     

煤与瓦斯突出事故破坏性的灰色预测

以我国2005-2010年煤与瓦斯突出事故死亡人数为依据,建立灰色GM(1,1)预测模型。以死亡人数作为事故破坏性的指标,预测突出事故的破坏性和发展趋势。预测结果表明:2011年、2012年及2013年我国煤与瓦斯突出事故可能死亡人数分别为224人、222人和219人,破坏性与2010年的227人相比分别降低1.3%,2.2%,3.5%。     

残差修正GM(1,1)模型在煤矿事故预测中的应用

百万吨死亡率是煤炭安全生产的一个重要考核指标,为准确预测煤炭行业安全生产的总趋势,利用灰色系统相关理论,建立了煤炭行业百万吨死亡率的GM(1,1)预测模型。同时鉴于GM(1,1)模型预测精度很低,建立残差修正GM(1,1)预测模型对模型进行了二次修正,并利用该修正模型成功预测出我国煤矿2009年的百万吨死亡率将首次降到1以下,权威机构数据表明,预测结果是可参考的。     

关于我国煤矿百万吨死亡率的灰色预测探讨

通过对GM(1,1)灰色预测模型的分析,对我国近几年来煤矿百万吨死亡率进行统计预测,并通过对灰色模型预测结果与一元线性回归模型预测结果的对比,说明该模型基本正确,预测精度是基本可靠的。由此可对事故进行科学的分析及预测,以最大限度地减少事故的发生,降低损失。