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文章深入了解了GM(1,1)模型的内容和原理,提出了一种改进该模型的方法,研究灰色状态马尔柯夫模型和对预测值确定的影响,通过选取2003年~2010年我国煤炭生产量来对比传统和改进后GM(1,1)模型的预测误差率和精度。实践证明基于改进灰色数学模型预测出来的煤炭产量十分接近实际产量,误差值远小于采取传统GM(1,1)计算出来的数值,实用价值和参照价值极高。 相似文献
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提出一种基于关联挖掘技术的煤炭产量预测模型,利用灰色系统理论,建立GM(1,1)的煤炭产量预测模型。为了提高煤炭产量预测模型精度,改善传统预测模型存在的问题与不足,采用Gauss-Legendre公式对已经建立的GM(1,1)预测模型进行了背景值重新构造的改进处理,得到修正后的煤炭产量预测模型时间响应函数;利用得到的新的时间响应函数即可实现对煤炭产量的预测;通过利用残差法、后验差法和相对误差法对最终改进的煤炭产量预测模型进行了检验和精度等级划分。 相似文献
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基于GM(1,1)模型的矿井瓦斯涌出量预测研究 总被引:5,自引:0,他引:5
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,并用残差序列对预测模型进行了修正。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。 相似文献
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《煤矿现代化》2016,(5)
以煤炭产量预测研究为目的,建立了GM(1,1)模型、GM(1,1)残差模型和等维新息GM(1,1)模型,并对我国1999年至2010年的煤炭产量进行了数据拟合和预测。应用后验差检验,3种模型均是一级合格模型;根据相对误差检验,GM(1,1)模型和GM(1,1)残差模型的数据拟合精度属于四级,是不合格模型;而等维新息GM(1,1)模型群的最大相对误差仅为0.46%,平均相对误差为0.40%,是适用于煤炭产量预测分析的高精度模型。应用等维新息GM(1,1)模型群对我国近5年煤炭产量进行预测,结果表明:煤炭产量将以平均每年超过3亿t的速度增长,到2015年将超过47亿t。 相似文献
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为了提高矿井防尘用水量预测的精确度,提出了基于小波分析理论与灰色预测模型(GM(1,1))、自回归滑动平均模型(ARMA(p,q))组合的预测模型。运用小波分析将用水量时间序列做不同尺度分解,并将低频信号和高频信号采用GM(1,1)和ARMA(p,q)进行预测,最终经小波重构得到预测结果。以林南仓矿为研究背景,使用该组合模型预测2014年各月份的用水量,通过与实际数据对比,残差检验相对误差不超过2.5%。结果表明:矿井防尘用水量在总体上逐年缓慢增加,每年内呈周期性的变化;基于小波分析与GM(1,1)-ARMA(p,q)组合的预测模型具有较高的预测精度。 相似文献
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利用灰色GM(1,1)模型得出的高速公路工后运营期路基沉降预测量呈快速增长趋势,这与后期沉降趋缓的实际情况不相符。针对这个问题,提出先用弱化缓冲算子对原始监测数据进行弱化处理,再利用弱化缓冲序列建立灰色GM(1,1)模型,提高了模型的预测精度。采用BP网络对沉降预测值修正,使修正后的预测值更加接近实际值。工程实例表明在弱化监测数据的基础上建立的灰色与人工神经网络结合模型具有很高的预测精度,可用以公路路基沉降预测分析。 相似文献