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。     

灰色线性回归组合模型在北辰煤矿瓦斯涌出量预测中的应用研究

通过建立灰色线性回归组合模型,较好地预测了北辰矿井田深部的瓦斯涌出量。该方法既考虑了瓦斯涌出量是同诸多因素相关的"灰系统",又改善和弥补了线性回归预测模型中不能表达指数增长的缺陷和灰色系统预测模型中不含线性因素的不足。在实际应用中,取得了较为理想的预测精度。     

基于灰色线性回归组合模型的瓦斯涌出量预测研究

利用线性回归和灰色系统理论,分别构建了一元线性回归及GM(1,1)模型,在此基础上建立瓦斯涌出量的灰色线性回归组合模型。并同时运用以上3种模型进行了现场预测对比,结果表明,对于小样本数据模拟计算,灰色线性回归组合模型的预测精度要优于GM(1,1)模型,说明前者用于瓦斯涌出量的预测是可行的。     

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.     

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。     

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。     

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.     

基于多元线性回归与BP神经网络的矿井瓦斯预测模型应用

矿井瓦斯涌出量受众多因素的影响。经研究表明,煤层埋藏深度、煤层厚度、煤层瓦斯含量、煤层间距、日进度及日产量是影响瓦斯涌出的主要因素。利用多元线性回归和BP神经网络理论,分别对矿井瓦斯涌出量进行了预测,最后建立了多元线性回归与BP神经网络的组合预测模型。该模型兼顾了多元回归分析的非线性特性和神经网络的时序特性,通过具体的实例研究,对比了各种方法的预测结果。结果显示,组合预测的结果与实际有较高的拟合度,可靠性高。     

瓦斯涌出量的灰色建模及其预测

为了正确预测瓦斯涌出量,根据灰色理论提出的灰色预测方法,把非等间距数列变为等间距数列,利用不同时间段瓦斯涌出量的原始数据建立矿井瓦斯涌出量GM(1,1)预测模型,进行瓦斯涌出量预测,选择了合理的误差检验模型,结果表明预测程度高.利用灰色预测理论,通过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.     

基于灰色建模预测李雅庄矿井瓦斯涌出量

为了正确预测瓦斯涌出量,根据灰色理论的灰色预测方法,利用不同时间段瓦斯涌出量的原始数据,建立矿井瓦斯涌出量GM(1,1)预测模型,进行瓦斯涌出量预测,并选择了合理的误差检验模型,预测程度高。经对李雅庄矿井瓦斯涌出资料建立矿井瓦斯涌出量灰色预测模型,对矿井瓦斯涌出量进行预测的实践表明,确有良好效果。     

基于GM(1,1)模型的矿井瓦斯涌出量预测研究

以预测矿井瓦斯相对涌出量为研究目的,应用灰色系统理论,建立了预测矿井瓦斯涌出量的灰色系统GM(1,1)模型,并对其不断优化,再采用后验差检验对预测模型的结果进行了判断。实例表明,该模型的计算精度符合工程实际,可用于矿井瓦斯涌出量的预测。其方法与结果对治理瓦斯、保证煤矿的安全生产具有重要意义。     

基于多元线性回归理论的煤矿瓦斯涌出量预测

为有效地预测煤矿瓦斯涌出量,降低矿井生产中的危险,分析影响煤矿瓦斯涌出量的因素,基于多元线性回归理论,构建了煤矿瓦斯涌出量预测模型.选取煤层瓦斯含量、煤层埋深、煤层厚度、邻近层瓦斯量4个因素作为自变量,不考虑其它因素的影响,运用SPSS软件处理数据,得出瓦斯涌出量与其影响诸因素之间的线性回归方程.通过瓦斯涌出量模型的建...     

瓦斯涌出量灰色-RBF网络模型的建立与应用

为了减少瓦斯事故给煤矿生产带来的损失,本文在灰色模型预测煤矿瓦斯涌出量的基础上,结合神经网络理论,构建了灰色-RBF网络模型,充分利用灰色模型的"小样本、贫信息"的预测特点及RBF神经网络自学习、自适应能力特点。首先使用灰色模型对瓦斯涌出量进行初步预测,然后建立RBF网络模型进行再次预测,得到瓦斯涌出量的最终预测值;RBF网络模型的训练和预测计算用MATLAB软件完成。通过对安徽省某矿瓦斯涌出量的预测结果对比,灰色-RBF网络模型的预测误差分别为0.325和0.221,灰色模型预测误差为2.51和2.45,结果表明灰色-RBF网络模型预测明显高于单一灰色模型预测的预测精度。为煤矿瓦斯涌出量预测提供一种预测精度高的方法。     

用灰色系统理论预测平顶山一矿戊8煤层瓦斯涌出

预测煤层瓦斯涌出量是煤矿安全生产的一个重要措施。运用灰色系统理论建立瓦斯涌出量预测模型GM（1，1），根据不同地质条件对平顶山一矿戊8煤层划分预测单元，进行瓦斯涌出量研测，残差检验预测结果是较精确的。     

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。     

基于灰色GM(2,1)模型的工作面瓦斯涌出量预测

利用灰色GM(2,1)模型理论建立了数学模型,对国投新集刘庄煤矿171302工作面进行了瓦斯涌出量预测。结果表明预测值与实际值之间的最大相对误差为8%,最小相对误差为0.09%,平均相对误差为4.64%,精度较高,可以应用于煤矿安全生产管理,减少煤矿瓦斯事故的发生。     

基于随机动态模型的矿井瓦斯涌出量预测研究

为了对矿井瓦斯涌出量进行预测,基于灰色系统和时间序列分析的基本理论,建立了矿井瓦斯涌出量预测的随机动态模型,并将该模型应用到某矿瓦斯涌出量预测分析中.实例应用表明,随机动态模型在矿井瓦斯涌出量预测方面是有效的,预测结果正确可靠,反映出了矿井瓦斯涌出量的发展态势.     

基于主成分-逐步回归分析法的瓦斯涌出量预测研究

矿井进行瓦斯涌出量预测是煤矿安全生产十分重要的工作,鉴于主成分分析和逐步回归分析方法的优点,将两种方法相结合共同建立瓦斯涌出量回归预测模型。以峻德煤矿30号煤层为例,通过主成分分析得到了影响回采工作面瓦斯涌出量的四个主成分因素,再采用逐步线性回归分析法预测回采工作面瓦斯涌出量。结果表明：采用主成分-逐步回归分析法减少了回归分析所需要考虑的变量个数,预测结果具有较好的准确性,预测精度明显优于一元回归预测和多元回归预测,具有较好应用前景。     

基于决策树ID3改进算法的煤与瓦斯突出预测

为提高工作面突出预测指标预测的准确率,根据灰色相关理论和决策树ID3算法,提出了基于决策树ID3改进算法的煤层工作面煤与瓦斯突出预测方法。该方法以工作面的钻屑解吸指标作为主要决策属性,以地质构造、瓦斯浓度变化等现场较为直观的突出征兆作为辅助决策属性,同时根据矿井实际工作面煤与瓦斯突出数据建立预测样本数据集,把决策属性的相对灰色关联度作为决策树ID3改进算法的最大信息增益计算权重,建立了煤层工作面煤与瓦斯突出决策树预测模型,并采用该预测模型对10组煤与瓦斯突出数据进行了预测,结果表明,该模型预测的准确率显著高于采用单一钻屑指标预测的准确率。