灰色系统预测模型及建模计算机程序

灰色系统预测模型ＧＭ（１，１）具有计算方法科学、合理、误差小的特点，在矿山企业生产计划中具有广泛的应用前景。本文介绍了ＧＭ（１，１）的建模方法和建模计算机程序，应用该程序可以方便地建立煤矿中各种指标的灰色预测模型。     

矿山安全系统的灰色预测

本文把矿山安全系统视为独立的灰色系统，运用灰色系统理论中的ＧＭ（１，１）模型对某冶金系统矿山安全系统中的千人负伤率的建模与预测进行了讨论，效果较好。     

烧结矿化学成分控制系统在宝钢生产中的应用

针对宝钢不锈钢分公司烧结生产实际情况，开发了基于神经网络的烧结矿化学成分预报模型，将模型的预报结果作为控制系统的前提条件，结合现场专家的经验知识，推理、计算出最佳的原料配比。系统于2005年11月在烧结分厂正式投入运行，在线运行结果表明，化学成分预报命中率和操作指导建议采纳率均超过90％，烧结矿碱度（R）的一级品稳定率提高1．98％，全铁（TFe）的一级品稳定率提高0．33％，取得了良好的效果。     

MB平均价格（1994年1月）

ＭＢ平均价格（１９９４年１月）最低最高锑块（美元／吨）ＭＢ自由市场，含锑≮９９．６％１６３８．１２５１６９３．７５０铋（美元／磅）ＭＢ自由市场，含铋≮９９．９９％２．２６３２．４６３镉（美元／磅）ＭＢ自由市场，含镉≮９９．９５％０．３８８０．５００含...     

利用灰色系统建模预测烧结生产技术指标及其影响因素分析

烧结系统由于影响因素多，过程机理复杂，信息采集不完善，难以用过程状态参数示解系统的输出指标，因此烧结系统是一个灰色系统，本文运用灰色系统的建模方法对系统输出指标下ＴＦｅ，ＣａＯ，ＳｉＯ２，Ｒ，ＩＳＯ指数等建立了ＧＭ（１，１）结果，模型还原值与实际值拟合得很好，模型精度为１级，并用该模型进行了预测，能够用于现场指导生产，对烧结生产的影响因素进行了灰关联分析，由此确定的主要因素与生产实践和经典理论一致     

矿石产量灰色系统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,建立了矿石产量的ＧＭ（１,１）模型,应用该模型对陕西省某金矿每季度矿石产量进行灰色预测,采用“残差检验法”和“滚动检验法”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、选矿等原始数据序列的模拟控制和预测分析。     

三烷基叔胺萃取分离铂新工艺试验研究

应用国产混合三烷基叔胺从石油亚砜（ＰＳＯ）萃钯余液中萃取分离铂，研究结果表明，铂的萃取率大于９９．９９％，反萃率大于９９．９９％，直收率８２．１４％，总收率～１００％，产品纯度９９．９９％。     

利用人工神经网络系统预报马氏体的开始形成温度

叙述了从一组含钒钢的化学成分来预报马氏体开始形成温度（Ｍｓ）的人工神经网络模型，示教了几种具有不同隐蔽节点数的神经网络，只有１６４个钢种可以用于示教和验证该神经网络模型对下列元素浓度％（重量）范围有效：０．０５〈Ｃ〈０．７０；０．２０〈Ｓｉ〈０．２５，０．０８〈Ｍｎ〈２．００，０〈Ｃｒ〈１．４０，０〈Ｍｏ〈０．７５，０〈Ｎｉ〈０．２５，０〈Ｖ〈０．２５将神经网络模型与其在它文献中所报道的几种经验模     

有色金属国际市场价格

有色金属国际市场价格ＬＭＥ现货价格（结算价）注：１．纯度≥９９．７％的原铝锭价格（１９８８年１０月以前为纯度≥９９．５％的原铝价格，以英镑／吨计价）。２．Ａ级阴极铜价格（１９８３～１９８６年为高级铜价）。１９９３年年价的上行为上半年的半年平均价及最高...     

液膜富集铀（Ⅵ）与水中痕量铀的测定

研究了分离、富集铀（Ⅵ）的最佳液膜组成，试验了Ｓｐａｎ８０－ＴＢＰ－ＣＣｌ４－液体石蜡－ＨＣｌＯ４液膜体系富集的最优条件。用本法富集水和工业废水中的痕量铀（Ⅵ），富集可达７５倍以上。应用于测定水和废水样品中的痕量铀，相对标准偏差为２．１％，回收率为９９．００％～９９．８５％。     

基于灰色理论的铁水预处理终点磷含量神经网络预测模型

 在传统BP神经网络预测模型的基础上,依据灰色理论中的灰色关联度,提出了输出变量各个影响因素的灰色关联度权值,首次建立基于灰色理论的神经网络预测模型,并依据国内某钢厂300组实际生产数据进行仿真试验。试验结果表明：误差绝对值小于5%的炉数有39炉,占总炉数的65.00%;误差绝对值小于10%的炉数共有58炉,占到96.67%。与传统BP神经网络相比,基于灰色理论的神经网络模型的预测精度提高近12.5%,说明基于灰色理论的铁水预处理终点磷含量神经网络预测模型能更精确地反映现场实际水平。     

新马尔科夫模型的黄金价格短期预测

对黄金价格建立了ARMA-马尔科夫预测模型,该模型将数据统计特征与灰色理论密切结合。ARMA部分用来揭示预测序列的线性变化趋势,而马尔科夫状态转移概率矩阵用来确定状态转移的规律。实证研究表明,该模型预测精度优于ARMA模型以及灰色马尔科夫模型的预测精度。     

Establishment of Neural Network Prediction Model for Terminative Temperature Based on Grey Theory in Hot Metal Pretreatment

 In order to improve the accuracy of model for terminative temperature in steelmaking, it is necessary to predict and control before decarburization. Thus, an optimization neural network model of terminative temperature in the process of dephosphorization by laying correlative degree weights to all input factors related was used. Then simulation experiment of model newly established is conducted utilizing 210 data from a domestic steel plant. The results show that hit rate arrives at 5645% when error is within plus or minus 5%, and the value is 100% when within ±10%. Comparing to the traditional neural network prediction model, the accuracy almost increases by 6839%.Thus, the simulation prediction fits the real perfectly, which accounts for that neural network model for terminative temperature based on grey theory can reflect accurately the practice in dephosphorization. Naturally, this method is effective and practicable.     

岩体声发射技术在矿山中的应用

吸收灰色系统的科学理论和方法,运用灰色理论GM(1,1)模型建立岩体失稳声发射预测预报模型并实现预测预报,将整个预测预报系统采用Visual C^ 语言进行计算机可视化开发,实现了可视操作,保证了对现场监测数据快速、准确处理,提高了监测预报效率。     

基于GM（1，1）模型的矿业安全生产事故预测分析

为了有效地进行事故预测和预防,根据灰色理论以信息部分清楚、部分不清楚并带有不确定性为处理对象的特点,在2007--2012年的国内矿业安全生产事故统计数据的基础上,对2013年国内矿业安全生产事故总数进行建模预测。采用Matlab7．11编写灰色GM（1,1）模型的程序代码并进行实例验证。预测结果表明,模型精度等级为一级,预测结果可靠度较高,预测结果可为中国安全生产管理实践工作提供决策依据。实例研究表明,该方法在矿业安全管理中发挥了重要作用。     

基于振荡序列的黄金价格动态建模及预测

对黄金价格预测时常采用大样本数据建模方法,该方法首先对数据进行统计分析,找到数据内在统计特征,再寻求符合该特征的模型;但该方法在数据统计分析时受到统计手段和方法的约束,数据本身的内在特征往往不能充分反映,因此模型的选择受到限制。针对黄金价格数据不具有趋势性变化的特征,利用灰色GM(1,1)系统建模理论、数据驱动建模原理及振荡序列的数据处理方法,建立了基于振荡序列的黄金价格动态预测模型。该模型不仅对黄金价格数据自身存在的振荡性进行了处理,避免了数据大波动,同时利用动态数据驱动方法不断更新数据,提高了预测精度。     

数理统计技术在过程控制中的应用

本文将数理统计技术应用于过程控制,对关键工序的决策、控制有效笥的评价及其纠正预防措施的制订,从定性深化到定量进行了尝试性的探讨,从而为提高质量体系要素运作的科学性和准确性拓展了思路。     

Three-dimensional echocardiography. Principles and applications

Three-dimensional echocardiography is based on two methods of retrospective reconstruction from two-dimensional echocardiographic images. The acquisition of the two-dimensional images may be free or imposed, the transducer either carrying an emission-reception system or fixed to an articulated support providing data about its position. In the first system, manual tracing of the contours of the region of interest performed on each frame are superimposed after time sequencing (using the ECG) and spatial repositioning, so enabling three-dimensional visualisation of the contours of the cardiac structures: this approach provides reliable quantitative information (volumes, mass and ejection fractions) and has led to the redefinition of the echocardiographic criteria of mitral valve prolapse. The second system is based on equidistant sections obtained by progressive, controlled two-dimensional scanning (parallel, arc of a circle and rotational) of the structure of interest: a value of grey scale is assigned to the space between two adjacent pixels, enabling the formation of voxels which, when superimposed, give the required effects of volume and surface for three-dimensional imaging. It is then possible to obtain any section of the volume and simulate surgical views of the beating heart. This approach may significantly improve diagnostic accuracy compared with two-dimensional echocardiography and provides access to new quantitative and qualitative parameters.     

基于灰色聚类与灰色预测组合模型的矿产资源利用情况分析

为系统研究某矿山矿产资源利用情况,采用灰色聚类方法对该矿山多年的矿石贫化率、矿石回采率和选矿回收率进行灰色聚类分析,得到矿产资源利用情况较差的年份分别为1996、1999、2003、2008、2010和2014年,并以此形成灾变序列。然后,利用多种灰色预测模型对灾变序列进行预测分析和精度比较,确定差分VERHULST模型为最佳预测模型,预测结果表明2015年也是矿山资源利用情况较差的年份。该预测方法可以指导矿山在资源利用情况较差的年份采取系列应对措施,以提高矿山的资源综合利用效率。     

LF精炼终点钢水温度灰箱预报模型

LF精炼工序在炼钢过程起着调节温度的关键作用,准确预报LF精炼终点钢水温度对实际生产有重要意义.传统的LF精炼预报模型包括机理模型与黑箱模型.机理预报模型能够体现各工艺因素对终点钢水温度的影响,但由于LF精炼传热机理研究尚不完善,依靠机理模型预报终点钢水温度,难以达到预期效果;黑箱预报模型能够准确预报终点钢水温度,但不能反映精炼过程各工艺因素对钢水温度的影响,尤其当生产工艺条件发生改变时,黑箱模型在应用上会受到限制.本文以方大特钢LF精炼炉为研究对象,建立一种机理预报模型与黑箱预报模型(BP神经网络预报模型)相结合的LF精炼终点钢水温度灰箱预报模型.该模型既能反映各工艺因素对终点钢水温度的影响,又能准确预测终点钢水温度,其终点钢水温度预测误差在±5℃以内的命中率可以达到95%以上.