基于等维动态预测模型的建筑物变形分析

在分析传统模型建模的不足的基础上,介绍了一种实时引人新信息的等维灰数和等维新息递补动态预测方法.根据某广场变形监测数据,首先建立GM(1,1)模型,再用灰色理论的方法,分别建立等维灰数和等维新息递补模型,并根据实际观测数据,讨论最佳建模维数,最后将3个模型预测效果进行对比.结果表明,与原始的灰色GM(1,1)模型相比,等维动态方法建立了一种数据之间的动态关系,特别是实测值的加入,能够有效提高模型精度,获得良好的预测效果,是一种既方便又可靠的变形分析方法.     

等维新息模型在矿井瓦斯涌出量预测中的应用

为了准确预测矿井瓦斯涌出量,介绍了灰色预测理论模型的建模方法与模型精度评定方法,阐述了采用等维新息模型进行矿井瓦斯涌出量分析的特点。并以顾桥煤矿1116(1)工作面相对瓦斯涌出量统计数据为实例,利用等维新息模型对其瓦斯涌出量趋势进行预测,分析了等维新息模型的合理维数,取得了较好的预测结果,并得到了具有实用价值的预测模型。     

GM（1,1）等维新息模型在软土路基沉降预测中的应用

运用灰色理论中的GM（1,1）等维新息模型对软土路基的沉降进行预测,取沉降观测点沉降量为原始数据,采用Bspline三次插值法将原始数据转化为等时空距数据,再将其作1次累加生成1次累加序列,根据GM（1,1）等维新息模型建立灰色微分方程,其参数由最小二乘法得出,解决微分方程可得方程的时间响应序列,也就是所预测的随时间而变化的沉降值.并采用后验差法对模型的可靠性进行校验,通过某高速公路某段软土路基实测沉降数据的分析以及对等维新息模型维数区的探讨,结果表明,GM（1,1）等维新息模型应用于预测软土路基的沉降量与实际沉降量更加接近.     

原地爆破浸出率的时间序列预测问题初探

采用灰色系统理论对原地爆破浸出率的时间序列预测问题进行了研究。根据原地爆破浸出工艺的浸出动力学特点，结合现场实例，建立了某铀矿山原地爆破浸出率时间序列预测的短期等维新息GM(1，1)模型和长期等维灰数递补GM(1，1)模型。分别采用这两个模型进行了短期和长期预测，其最大相对误差分别为4．4％和10％，预测结果表明：预测方法合理，预测精度可靠。     

改进的单桩抗拔极限承载力的灰色预测

采用缓冲序列算子,对原始非等步长GM(1,1)模型作修正,并在此基础上建立了等维灰数递补动态预测GM(1,1)模型对单桩抗拔极限承载力进行预测.工程算例结果表明,经缓冲算子修正后的等维灰数递补动态预测GM(1,1)模型,预测精度最高.     

建筑物沉降变形的动态预测

本文根据某高层建筑物监测的动态数据,用灰色理论的方法,建立等维新息模型,能较好地预测该建筑物的沉降发展趋势     

高层建筑沉降观测和预测研究

以某高层建筑沉降监测技术为例,介绍了沉降监测的实测要求、监测程序及施测过程中应注意的关键问题,将不要求保持等维的GM(1,1)灰数递补预测模型应用于高层建筑沉降预测中,应用常用数列预测、灰数递补预测、等维灰数递补预测3个GM(1,1)预测模型的沉降观测值比较,说明GM(1,1)灰数递补预测模型在沉降预测中具有较好的应用价值.     

等维灰色递补动态预测方法的改进与应用

文章以牛顿插值方法代替了普通灰色预测模型中的两相邻节点值的简单平均,对背景值进行了重新构造,引入了等维灰数递补的动态灰色预测方法,建立了煤炭年生产量和安全事故发生率的预测模型,并对每次预测结果进行了残差修正。该研究内容对于加强煤矿安全生产管理、预防安全事故的发生均具有积极的指导意义。     

堆浸浸出速率的灰色预测

针对堆浸浸出过程的复杂性和不确定性,采用灰色系统理论对堆浸浸出速率的灰色预测进行了研究。根据堆浸的浸出动力学特点,结合实例,建立了堆浸浸出速率的等维灰数递补GM(1,1)模型。预测结果表明:采用该模型进行预测,预测方法合理,预测精度可靠,其最大相对误差仅为2 5%。     

原地爆破浸出速率的灰色预测

采用灰色系统理论对原地爆破浸出速率的预测进行了研究。根据原地爆破浸出工艺的特点，结合实例，建立了原地爆破浸出速率的等维灰数递补GM(1，1)模型。预测结果表明：采用该模型进行预测，方法合理，精度可靠。结合强化浸出对浸出速率的影响，将预测结果加以修正，会进一步提高预测精度。     

等维新信息模型在矿区地表沉降预测中的应用

在煤层开采过程中,实时动态的对矿区地表的下沉值进行观测与预计对煤矿的安全生产及矿区人们的生活有重要的作用。因为灰色系统GM(1,1)预计模型具有所需数据量少,计算简单,预测准确的特点,所以文章用灰色系统GM(1,1)模型对矿区地表的下沉值进行了预计,得到比较好的效果     

灰色系统分析在沉降监测中的应用

文章对在沉降监测中如何利用灰色系统理论进行数据分析与预测做简要阐述,同时研究影响GM(1,1)预测模型预测精度的因素,探索如何提高模型预测精度,进而更好完成变形监测工作。     

基于改进灰色模型的矿井瓦斯涌出量预测

为了对矿井深部瓦斯涌出量进行预测,介绍了灰色线性回归组合模型的建模方法,以某煤矿相对瓦斯涌出量统计数据为实例,利用灰色线性回归组合模型对其瓦斯涌出量进行预测,通过检验得出模型的精度等级为一级。结果表明:灰色线性回归组合模型可以使传统的灰色GM(1,1)模型不含线性因素的情形得到改善,在预测矿井深部瓦斯涌出量中取得了良好的预测效果,具有一定的实用价值。     

基于灰色神经网络的矿井涌水量预测

针对矿井涌水系统的复杂性和随机性,提出采用神经网络修正灰色残差模型对矿井涌水量进行预测,既利用GM(1,1)模型能较好预测涌水量发展趋势的特点,又利用神经网络对于复杂非线性系统的优越性,保证了模型的精度,克服了单个模型所存在的不足。结果表明,该模型方法在矿井涌水量的预测中是可行的。     

潘集矿区采煤沉陷地生态修复模式研究

根据潘集矿区沉陷地自然条件和社会条件,对潘集矿区沉陷特点及危害进行分析,依据相关生态修复原理和方针,提出适宜该矿区发展的生态修复模式,包括非充填采煤沉陷地生态修复和充填采煤沉陷地生态修复两大类.     

GM（1，1）模型与线性回归组合方法在矿井瓦斯涌出量预测中的应用

以矿井瓦斯涌出量的预测为主要研究目的,讨论了GM（1,1）方法适用于单一指数增长模型、对预测序列数据异常情况难以准确预测的局限性,依据灰色灾变预测原理,利用线性回归适用短期预测的特点,提出了基于GM（1,1）与线性回归组合预测矿井瓦斯涌出量的新方法.应用结果表明：该方法能很好地解决历史数据的跳变问题,使预测结果更为可靠、精确.     

Study on the forecasting and maintenance system of special railway subsidence in mine area

The fully mechanized caving coal mining under the railway in mine area will result in difficulty maintenance of railway because of great distortion and subsidence speed of ter-rene and railway. If the subsidence forecasting is incorrect and maintenance measure is not suitable in the preceding and the process of mining, the normal operation of the railway in mine area will not be ensured and perhaps the safety accident will be resulted. The railway subsidence forecasting and maintenance system for fully mechanized caving coal face are studied and developed in this connection. Based on the accurate subsidence forecasting of the terrene and railway, the maintenance measure for track and switch turnout in railway is put forward in this system.     

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.