灰色模型在预测巷道围岩变形中的应用

本文简介了灰色预测原理及预测效果的残差检验，结合实例给出了灰色模型在预测巷道变形趋势，预测软岩巷道合理的二次支护时间等方面的应用，认为灰色预测方法在地下工程是适用的。     

基于模糊灰色系统的深部巷道围岩变形预测模型及应用

针对深部巷道围岩变形预测问题，建立了一种基于模糊数学理论及灰色理论的模糊灰色系统预测新模型。首先根据模糊数学理论，对监测的数据样本进行模糊化处理，采用不同时刻历史数据赋予不同的隶属度，并引入巷道围岩变形影响因素的权重参数，将数据序列转化为一个带权重参数的模糊序列，再利用灰色理论建立具有新陈代谢功能的深部巷道围岩变形的模糊灰色系统预测模型（FGM）。同时在Matlab平台上开发了深部巷道围岩变形的模糊灰色系统预测软件，并成功的进行了工程应用。     

软岩巷道围岩稳定性的灰色预测

本文在阐明灰色建模的方法后，以马鞍山矿软岩巷道软敛突变实测数据为例建立了灰色微分方程对巷道围岩稳定性实施灰色预测，继而为二次支护时间的确定及支护效果的评判提供了科学依据。     

GM（1,1）模型对马鞍山矿大巷变形预测

本文在现场调研和定性分析的基础上依据灰色系统理论对马鞍山矿巷道变形数据进行多种生成处理后建立了灰色微分方程预测模型（ＧＭ（１．１）模型）并据此对－１７０ｍ水平以下的巷道进行变形预测。通过预测分析作出了－１７０ｍ水平以下巷道支护形式、施工工艺改革势在必行的结论，为该矿的开拓延深设计提供了科学依据，表４，参２。     

露天转地下开采巷道变形监测及灰色预测

利用WRM-3型收敛计对大冶铁矿露天转地下挂帮矿开采的巷道进行了收敛监测,通过对监测结果的分析,确定了影响巷道收敛的因素。同时结合大冶铁矿的现场实际,给出了灰色模型在预测巷道变形趋势方面的应用,认为灰色预测方法在地下工程位移监测中是适用的。     

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。     

基于灰色模型群的软岩巷道围岩变形预测

随着煤炭资源逐步转向深部开采,软岩巷道的支护问题显得尤为突出,巷道围岩变形监测及预测对巷道支护设计、维护等具有重要的指导意义。传统的预测方法多基于岩体力学理论,计算过程较为复杂。以巷道围岩变形原始数据作为参考数列,结合灰色系统理论,构建基于全数据GM（1,1）、新信息GM（1,1）、新陈代谢GM（1,1）等3类预测模型的软岩巷道围岩变形预测灰色模型群,并将其应用于预测某矿软岩巷道顶底板及两帮围岩变形位移。结果表明,利用该灰色模型群进行巷道围岩变形预测的精度较高,能较好地顾及围岩变形新信息对预测精度的影响,使得预测结果更加符合实际。     

灰色系统GM(1,1)在煤矿巷道围岩变形预测中的应用

分析了煤矿井下巷道围岩稳定性特征,并研究了灰色系统的基本理论知识,根据研究建立了基于GM(1,1)灰色系统的煤矿巷道围岩变形量预测模型。通过预测模型进行预测,结果表明,围岩变形量后验差比值为0.1396,精度等级为一级。因此,基于GM(1,1)灰色系统的煤矿巷道围岩变形量预测模型能够为现场开采和围岩控制提供指导。由于灰色系统理论具有一定的局限性,当预测序列长度太大时会逐步发散,因此,该模型只可作短时间内的预测。     

基于GM(1,1)的煤矿巷道围岩变形预测研究

分析了煤矿井下巷道围岩稳定性特征和灰色系统基本理论,建立了基于GM(1,1)灰色系统的巷道顶板、两帮偏移量预测模型。结果表明,顶板与两帮偏移量预测模型后验差比值分别为0.1856和0.1612,预测模型具有较好精度,能够为现场开采和围岩控制提供指导。但是,由于灰色系统理论在预测序列长度太大时会逐步发散,因此,该模型可作短时间内的预测。     

基于灰色神经网络的急倾斜特厚煤层回采巷道变形预测

根据碱沟煤矿急倾斜特厚煤层回采巷道矿压观测和支护效果综合分析,利用灰色神经网络对巷道变形进行了预测,总结出了该矿急倾斜特厚煤层回采巷道变形的基本规律,实践证明预测结果比较准确。     

神经网络理论在预测巷道围岩变形中的应用

利用神经网络理论对巷道围岩变形预测问题进行了探讨，与利用灰色模型预测巷道围岩变形的结论作了比较。通过计算机模拟，构造了〔７～１〕ＢＰ模型神经网络模型。结果表明，这种方法是可行的，且有较高的精度。这一模拟的成功，说明神经网络理论是能够应用于工程实际的。     

软岩巷道变形灰色神经网络多步预测研究

结合大变形软岩巷道工程实例,提出基于MATLAB平台灰色神经网络多步快速预测方法,建立了软岩巷道变形的GNNM(1,1)模型.结果表明:GNNM(1,1)模型的预测结果与实测结果拟合的较好,预测效果优于单项模型,可较准确地用于预测软岩巷道变形.     

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.     

组合优化模型在巷道围岩变形监测中的应用

将灰色GM(1,1)模型、回归分析法和神经网络模型的预测结果结合起来,以各种模型误差平方和最小为基准,进行加权优化组合,建立了组合优化预测模型并将该组合模型应用到巷道围岩变形监测中。经过实验分析与对比,验证了组合预测模型在巷道围岩变形预测中优于单一的预测模型,也是提高巷道围岩变形预测的一种有效方法。     

灰色预测模型及在巷道收敛位移中的应用

本文阐述了灰色预测基本理论,并以此建立了巷道收敛位移的预测模型,讨论了清平磷矿巷道收敛位移随时间的变化规律。此方法较传统方法的计算过程简便、预报结果的精度高。     

基于灰色预测模糊PID控制的掘进巷道风机调速研究

为了能够提高矿井掘进通风管理的水平,深入地研究了灰色预测模糊PID控制技术在其中的应用。分析了风机调速节能的基本原理;研究了灰色预测模糊PID控制技术的基本原理;进行了掘进巷道风机调速控制的仿真分析,并且分析了该控制技术的实际应用效果,结果表明该控制技术具有较好的控制效果。     

灰色系统理论在矿山围岩稳定性分析中的应用与实践

根据冬瓜山铜矿首采区采准巷道的布置和采矿方法,在首采区矿体的围岩、顶底板布置应力计和位移计仪器进行围岩压力、变形监测,通过对地压的变化和巷道顶板沉降进行长期监测,掌握了采区应力分布特征及其发展变化趋势,并利用灰色系统理论对所监测的数据进行了处理分析。监测结果表明：首采区巷道围岩是稳定的,应力监测值与应力增量都呈平稳趋势发展,灰色系统预测的数据表明,围岩应力的应力状态呈稳定趋势,巷道围岩处于稳定期。     

木城涧煤矿破碎软岩锚注加固与围岩变形预测研究

采用锚注技术对木城涧煤矿 706水平后槽底板巷松软破碎围岩进行加固试验,现场监测数据表明,掘进阶段围岩变形已基本稳定,锚注加固达到了预期目的。根据巷道围岩变形监测数据,建立了灰色GM(1,1)模型,对试验巷道围岩变形进行了预测研究,分析结果显示该预测模型较好地反应了巷道的真实变形情况。     

一次动压巷道预应力锚索支护设计与参数优化

针对阳泉矿区一次采场巷道，采用正交数值分析方法和灰色理论中的关联度分析，进行了支护参数的优化决策。考虑到综合支护成本和施工难易等因素，采用灰色理论进行最佳方案的关联度分析，由此获得一次动压巷道的最优支护方案。应用于阳泉矿区一次采场巷道支护设计，取得了较满意的支护效果。     

沉降预测的非等步长灰色时变参数模型

针对经典灰色系统模型的不足，根据灰色系统理论的信息处理原则，在模型中引入遗忘因子，建立了灰色系统沉降预测的非等步长灰色时变参数模型，并在求解过程中引入遗忘因子以修正预测结果。模型充分考虑了预测系统的时变性和灰色性，从而降低对预测系统状态的预测误差。实例预测表明，灰色时变参数模型可以将工后总沉降量的预测误差控制在2．3％以内。误差检验结果显示，预测结果的精度等级较引入遗忘因子修正前有显著的提高。