灰色关联分析在旋风除尘器优选中的应用

应用灰色关联分析模型将技术可行的所有旋风除尘器主要技术经济指标构成比较数据系统，并从中选择每项指标中最优的构成参考系列，求其关联系数。通过专家对各指标赋权值，确定关联度排序，从而选出最优的旋风除尘器。     

组合模型在江苏能源消费预测中的应用

鉴于能源消费系统的复杂性及非线性的特征,先利用江苏省能源消费量的历史数据,分别采用灰色预测模型和非线性模型预测了江苏省2004-2015年的能源消耗量,并对单项模型的优缺点进行了比较分析。然后,采用最小化方差的办法进行权重分配,建立了江苏省未来能源消费量的组合预测模型,并应用该模型对江苏省2004-2015年的能源消费量又进行了预测。结果表明,与单项预测模型相比,组合模型的预测精度高,预测结果更加可靠。     

灰关联方法在石门揭煤突出预测指标优选中的应用

石门揭煤突出预测指标主要有两种：综合指标D,K和初始释放瓦斯膨胀能指标.为了比较两种指标的优越性,通过现场钻取煤样,在试验室对其进行测定,并利用灰关联分析方法进行指标优选.分析结果表明：初始释放瓦斯膨胀能反映煤与瓦斯突出危险性的准确程度要高于综合指标D和K值.因此,预测马家沟矿突出的最好指标是初始释放瓦斯膨胀能.     

基于环境特性网的负荷组合预测

在分析煤矿井下电力负荷特性的基础上选取单项预测模型,提出一种基于组合系数诱导IOWA算子的组合预测方法。该方法应用Dempster合成法则筛选精度较优的单项模型预测值替代历史数据,克服实际预测期数据未知的缺陷;基于发展相关性指标和精度指标构造递阶层次结构,运用熵权法求取两项模型评价指标的组合权重,求出组合系数;在预测过程中引入等维信息概念,使预测结果能够更合理地反映负荷发展规律。预测结果表明,基于组合系数诱导IOWA算子的模型适用于预测井下负荷,并能提高预测精度。     

灰色关联法在煤自燃标志气体优选中的应用

鉴于目前以CO、C_2H_4和C_2H_2为标志性气体已不能满足煤层自然发火的早期预测预报,以神华新疆能源公司碱沟煤矿B_2煤层自然发火标志气体产物测试数据为例,选取100～300℃煤样氧化产物浓度,运用灰色关联法计算分析煤体升温时所产生的气体浓度与燃烧温度的关联度,根据计算结果对关联度进行排序,确定合理的煤层自然发火指标气体。计算结果表明:关联度γ_3>γ_5>γ_4,即φ(C_3H_8)/φ(CH_4)、φ(CO)/φ(CO_2)、φ(C_3H_8)/φ(C_2H_6)与煤燃烧温度关系最为密切,3种标志气体关联度大于0.6,并与φ(C_2H_4)/φ(C_2H_6)进行对比,验证了3种标志气体选取的合理性。因此,φ(C_3H_8)/φ(CH_4)、φ(CO)/φ(CO_2)、φ(C_3H_8)/φ(C_2H_6)可作为碱沟煤矿B_2煤层自然发火早期预测预报标志气体。     

基于灰关联分析法的采矿方法优选

运用灰色关联分析法对新桥硫铁矿提出的3种采矿方法进行优化选择;将影响采矿方法的因素分为经济指标、安全指标、资源利用率、技术指标4大类;最终得出3种采矿方法的关联度依次为0.865,0.75,0.712,因此选择方法一,即上向水平分层胶结充填法。矿山实践表明,灰色关联理论能够较好地进行采矿方法选择,且得出了比较科学的分析结果。     

基于灰关联分析的瓦斯突出预测指标优选

瓦斯是造成煤矿生产过程中事故频发的重要因素。为了更好地对矿井瓦斯涌出情况进行预测,为井下安全生产和灾害预测提供理论依据,利用灰色理论中灰关联分析数学模型,定量分析了14种预测瓦斯突出的指标,并确定了最佳预测指标,为某矿瓦斯突出预测指标的选择提供了定量化依据。     

灰色线性回归组合模型在瓦斯涌出量预测中的应用

矿井瓦斯涌出量预测是新建矿井、新水平和新采区设计的主要依据。针对目前灰色理论预测模型和线性回归预测模型的缺点和不足,系统地推导了灰色线性回归组合预测模型。结合现场实测数据,并对比线性回归模型和灰色理论模型预测结果,发现该模型的预测精度分别提高了2.46%和1.35%,数据拟合的相关系数也有一定程度的提高。实证结果表明,灰色线性回归组合模型可以更好地预测矿井瓦斯涌出量。     

基于电力负荷历史数据挖掘的负荷预测算法研究

针对电力负荷历史数据中异常数据点影响电力负荷预测精度的缺陷,研究基于电力负荷历史数据挖掘的负荷预测算法。选取K means聚类算法挖掘电力负荷历史数据的属性特征量,检测其中所包含的异常数据点,选取灰色系统理论中的GM（1,1）模型修正电力负荷历史数据中的异常数据,利用完成修正的电力负荷历史数据建立训练集以及预测集,将训练集样本输入支持向量机中,利用支持向量机所具有的非线性映射能力映射样本至高维空间内,获取支持向量机最优阈值,将预测集输入具有最优阈值的支持向量机中,获取精准的电力负荷预测结果。所研究算法可实现长期、短期、超短期电力负荷的预测,且预测的精准性及速度较为优越。     

最优沉降组合预测模型及应用

沉降预测在公路工程建设中具有重要的意义.利用实测沉降资料进行路堤沉降预测的常用模型,可以较好地反映其沉降变化发展规律及发展趋势,但尚存在一定的局限性,为了尽多的利用全部的有用信息,利用"组合预测"的思想,提出一种采用多种常用预测模型进行组合的预测方法,从而可根据有限的实测数据达到预测路基沉降的目的.组合预测法的关键是确定组合的权重,在讨论传统组合预测方法基础上,引入熵值法计算权重,工程实例表明,熵权法较其他权重计算方法精度更高,有明显的优越性.     

基于有功运行模式下的无功短期负荷预测

在有功运行模式已知的前提下研究无功负荷的变化规律,对系统无功优化有着重要意义。就无功负荷高峰起始时间预测,爬峰过程中各时间点的负荷预测值,负荷变化绝对值的变化规律等几个问题进行初步研究,并以实例验证。