灰色-分源预测法对煤矿瓦斯涌出量的应用研究

以预测矿井的相对瓦斯涌出量为目的，提出灰色-分源预测的新方法，构建了灰色-分源预测的数学模型，即将灰色预测与分源预测相结合，用灰色理论对采煤工作面的相对瓦斯涌出量和掘进工作面的绝对瓦斯涌出量作长期预测，再将预测结果代入分源预测计算公式中，对矿井相对瓦斯涌出量进行预测；该方法起到了取长补短的作用，既克服了单独应用时灰色理论预测精度低、分源预测短期性的缺点，又将灰色理论预测的长期性和分源预测的准确性结合了起来。文中详细介绍了灰色-分源预测方法的计算流程及数学模型，最后通过实例验证了该方法具有可行性，可实现煤矿瓦斯涌出量的中长期动态预测，准确度较高。     

基于MATLAB6.1的煤自然发火煤体温度灰色预测研究

根据煤自燃基本规律，建立灰色预测的一维模型GM(1，1)进行预测。预测软件结果表明，灰色预测GM(1，1)模型对煤温进行预测具有理论可行性，且精度较高，说明灰色理论在煤温预测上具有实用价值，同时，预测结果对设备故障诊断具有指导意义。     

煤岩电磁辐射效应及其在煤与瓦斯突出预测中的应用

实验研究了单轴应力不同受载方式下的煤岩变形破坏电磁辐射效应规律，探讨了电磁辐射法预测煤与瓦斯突出原理，并将电磁辐射技术应用于煤与瓦斯突出预测。结果表明，电磁辐射法可应用于煤与瓦斯突出预测，预测精度较高，方法简便，大大降低劳动强度和生产成本，真正实现了非接触式空间预测；非接触连续动态空间预测是未来煤与瓦斯突出预测理论的发展趋势。     

基于深度置信网络的矿井涌水量预测研究

在矿井开采过程中，准确预测矿井涌水量对于矿井防治水及高效、安全生产具有重要意义。针对矿井涌水量影响因素复杂导致预测精度不高的问题，提出一种基于深度置信网络(DBN)间接预测矿井涌水量的方法。针对不同的盘区建立相应的DBN涌水量预测模型，对矿井各个盘区水仓提取涌水量数据，之后分别导入DBN预测模型进行预测，得到各个盘区的涌水量，进而得出矿井总体涌水量，同时将结果分别与BP、ELM神经网络以及DBN直接预测矿井涌水所得到的预测结果进行对比。试验结果表明，DBN间接预测的预测精度最高，其平均绝对百分误差仅有5.85%,运行时长也大幅缩短，说明DBN间接预测矿井涌水量模型具有更好的预测效果。研究结果为矿井涌水量的准确预测提供了一种新的方法。     

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。     

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     

工作面煤与瓦斯突出电磁辐射的神经网络预测方法研究

以自适应神经网络的基本原理为基础，系统研究了煤与瓦斯突出电磁辐射自适应神经网络预测的原理，将电磁辐射自适应神经网络模型应用于煤与瓦斯突出危险性预测，实现了煤与瓦斯突出危险性的电磁辐射动态趋势预测．应用结果表明，煤与瓦斯突出电磁辐射神经网络预测法具有预测方法简单、准确性高等特点，可应用于工作面煤与瓦斯突出危险性的预测．     

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。     

安徽省原煤产量的灰色预测

本文通过对预测过程中可能存在的因素的分析，应用灰色系统理论，建立了安徽省原煤产量的GM模型，得到了预测曲线。并且利用非线性规划方法建立了灰色预测区间。由此对今后几年安徽省原煤产量作出了预测，有助于分析今后的安徽省原煤保有储量及开采年限。通过对模型检验，以及和其它预测方法比较可知，本文的预测结果满足精度要求。     

矿井延深水平相对瓦斯涌出量的组合预测

根据组合预测的基本原理，建立了矿井延深水平相对瓦斯涌出量的组合预测数学模型。实例分析表明：组合预测提高了预测精度，是一种切实可行的预测方法。     

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％。     

在线预测原煤浮沉组成的方法

通过对不同矿区，不同煤种，可选性差异较大的６个炼焦选煤厂的７５份原煤资料进行分析，给出了预测数学模型，提出了根据历史资料用原煤灰分预测浮沉组成的两种方法，６个厂的２４次预测结果显示，预测误差小，结果令人满意。     

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。     

煤层气井动态产能拟合与预测模型

基于现代人工智能理论和数理统计理论，建立了煤层气井动态产能拟合和预测的时间序列BP神经网络模型和月产/累产比值模型，并通过实例分别验证其在煤层气井产能拟合和预测中的有效性。应用实例表明，这两类模型均能很好地拟合煤层气井的生产历史，并能进行准确定量预测，但各有差别。其中神经网络模型对数据点具有极高的拟合程度，且短期预测精度高，但中长期预测精度较差，因此，该模型适合对产气不稳定的气井进行短期产能预测；月产/累产比值模型对月产/累产比值的整体变化趋势具有较高的拟合程度，且中长期预测精度高，但模型的有效性取决于气井产能的稳定性，因此，该模型适用于预测产气稳定的气井产能。     

用K1值预测石门揭煤突出危险性

用ＡＴＹ瓦斯突出预测仪进行石门揭煤突出危险性预测，目前主要存在的问题是如何快速施工预测钻孔并能及时取到足够的新鲜煤样。文章介绍了用风锤快速施工预测钻孔和三种取样方法以及南矿在石门预测方面进行试验结果，证实了用ＡＴＹ瓦斯突出预测仪进行石门预测是有效的，并将对石门突出预测工作走向正轨起重要作用。     

UGM模型在煤矿安全预测中的应用

在煤矿安全预测中，经常需要把较短时间间隔内的数据作为参数进行短期预测，这时的预测参数往往是摆动的。而基于灰色系统理论的GM（1，1）模型只能用平滑单调数据列进行建模，用其进行预测精度较差。运用UGM模型进行建模，能够很好地解决摆动型数据列的预测问题。对实例分别用GM（1，1）模型和UGM模型建模，并对预测结果进行分析比较，结果表明UGM模型具有很好的预测精度，使用简单。因而其方法与结果对于预防煤矿安全事故的发生，保证煤矿的安全生产具有重要意义。     

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。     

用K_1值预测石门揭煤突出危险性

用ＡＴＹ瓦斯突出预测仪进行石门揭煤突出危险性预测，目前主要存在的问题是如何快速施工预测钻孔并能及时取到足够的新鲜煤样。文章介绍了用风锤快速施工预测钻孔和三种取样方法以及南矿在石门预测方面进行试验结果，证实了用ＡＴＹ瓦斯突出预测仪进行石门预测是有效的，并将对石门突出预测工作走向正轨起重要作用。     

基于数据挖掘的天然气市场收益率预测

以2000—2018年美国天然气价格为研究对象，基于动态时间规整算法（DTW）、模拟退火算法（SA）、支持向量机模型（SVM）构建DTW\|SVM\|SA天然气价格预测组合模型，并在不同预测步长下将其与对照模型的预测结果进行对比，分别从预测精度和预测误差两方面对模型的预测性能进行评估。结果表明：利用模拟退火算法可以优化SVM模型的自由参数和混合模型的权重参数；DTW-SVM-SA组合预测模型在天然气价格收益率预测方面表现出良好的泛化能力，对比其他模型，其在不同步长上的预测精度均有显著提升，预测误差均有降低，是一种有效的天然气价格预测模型。DTW-SVM-SA组合预测模型不仅能够为政府进行宏观调控提供参考，而且可以帮助企业尤其是能源相关企业更好地预测和管理价格变动的风险。     

中马村矿煤与瓦斯突出区域性预测研究

以焦作中马村矿为实施矿井，在已有突出预测工作的基础上，通过对现有突出预测指标的灵敏度分析，利用计算机筛选煤与瓦斯突出敏感指标，应用数量化理论方法建立煤与瓦斯突出预测的综合判据，使突出预测工作规范化、定量化、微机化，提高了突出预测的准确性和可靠性，为矿井科学化管理、提高矿井安全经济效益提供了技术依据。